Die intelligente Kniebandage „Anthrokinemat“ soll Arthrose-Patientinnen und -Patienten künftig bei der richtigen Dosierung ihrer alltäglichen Bewegungen unterstützen. Dabei werden sämtliche relevanten Daten zur Belastung der Gelenke gesammelt und aufs Handy der Betroffenen übertragen. Die Grundlagen für die Entwicklung der Bandage haben in den vergangenen drei Jahren Sportwissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) mit Fördermitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) geschaffen. Partner sind die Universität Bremen sowie der Bandagen-Hersteller Bauerfeind und das Sensortechnikunternehmen ITP. In einem zweiten Forschungsprojekt soll nun ein Prototyp entwickelt werden.
„Bei der Prävention und der Behandlung einer Arthrose-Erkrankung spielt außer Gewicht und Ernährung vor allem das richtige Maß an Bewegung eine wichtige Rolle", sagt Sportorthopäde Professor Stefan Sell vom Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS) des KIT. Dieses richtige Maß zu finden, sei allerdings keine einfache Aufgabe und nur wenige Menschen und gut austrainierte Sportlerinnen und Sportler könnten die Signale ihres Körpers ohne fachliche Unterstützung richtig deuten. Der mit zahlreichen Sensoren ausgestattete Anthrokinemat soll Arthrose-Patientinnen und -Patienten deshalb vor dem Überschreiten der Belastungsgrenze per Warnsignal aufs Handy für mögliche Folgeschäden sensibilisieren. „Wer an Arthrose leidet, sollte sich am besten jeden Tag eine gewisse Zeit lang intensiv bewegen", rät Sell. Eine übermäßige Belastung wie etwa eine mehrstündige Wanderung könne dagegen für Stress in den geschädigten Gelenken sorgen. Die Folge solcher Überbelastung seien oft wochenlange Schmerzen.
Maschinelles Lernen: Algorithmen trainieren mit Bewegungsdaten
Als größte Herausforderung bei der bisherigen Entwicklung der Bandage bezeichnet Professor Thorsten Stein, Leiter des BioMotion Centers am IfSS, die Suche nach einem passenden Algorithmus zum Quantifizieren der Kniebelastung. „Die Sensoren können lediglich Bewegung messen, nicht die Belastung an sich. Bei der Arthrose dürfen die Gelenke aber nicht allzu stark belastet werden – und deshalb müssen wir die Kräfte im Innern des Knies möglichst genau einschätzen können", betont Stein. Zur Lösung dieses Problems sind Algorithmen des Maschinellen Lernens – künstliche neuronale Netze – im Einsatz. Dabei wird ein Algorithmus mit Bewegungsdaten trainiert: Der Algorithmus lernt im Laufe des Trainingsprozesses automatisch die mit einer Bewegung einhergehenden Kräfte im Knie zu schätzen. Teile dieser Forschungsergebnisse haben die Arbeitsgruppen von Sell und Stein bereits in der Fachzeitschrift Sensors publiziert.
„Die Arthrose ist eine echte Volkserkrankung“, sagt Stefan Sell. Laut den offiziellen Statistiken haben in Deutschland rund 35 Millionen Menschen radiologische Zeichen einer Arthrose und rund zehn Millionen davon sind manifest erkrankt. Weil der Gelenkverschleiß mit steigendem Alter zunimmt, leidet jeder vierte Bundesbürger über 50 Jahre und etwa 80 Prozent der über 75-Jährigen an einer Arthrose. Am häufigsten betroffen ist die Wirbelsäule, ebenfalls weit verbreitet sind Arthrosen an Knie- und Hüftgelenk.
Wissenschaftliche Publikation zum Thema:
Bernd J. Stetter, Steffen Ringhof, Frieder C. Krafft, Stefan Sell, Thorsten Stein: Estimation of Knee Joint Forces in Sport Movements Using Wearable Sensors and Machine Learning. Sensors, 2019. DOI: 10.3390/s19173690.
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