Rückenprobleme sind weit verbreitet und die Suche nach der Ursache oft schwer. Ein Forscherteam will das ändern und arbeitet an einem Verfahren, mit dem sich Fehlstellungen und -belastungen des Rückens effizienter beobachten lassen sollen.
Um das zu erreichen, nutzen die Forschende unter anderem Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie sollen dabei helfen die helfen, die Wirbelsäule individuell zu analysieren. An dem Projekt beteiligt sind Wissenschaftler der TU Kaiserslautern (TUK), der Universitätsmedizin Mainz sowie mehrere Unternehmen.
KI für besseres Verständnis der Wirbelsäule
Das interdisziplinäre Team setzt dabei auf eine in der Praxis bereits gut erprobte und verbreitete Diagnosetechnik. „Wir scannen den Rücken mit einem Projektor und einer Kameraeinheit“, sagt Carlo Dindorf, Wissenschaftler in der Arbeitsgruppe Bewegungs- und Trainingswissenschaft an der TU Kaiserslautern. Dabei wird ein Lichtgitter auf den Rücken projiziert. Mittels der sogenannten Rasterstereographie lässt sich so ein individuelles Modell der Wirbelsäule berechnen. Neu bei der Methode ist nun der Einsatz von Verfahren der KI und des maschinellen Lernens. „Unser System lernt mit Hilfe der gewonnenen Daten dazu“, so Dindorf. Je mehr Wirbelsäulen es analysiert, desto besser werde das System und somit verbessere sich auch das Verständnis der Wirbelsäule.
Um das Lernen dieser Systeme in Zukunft noch weiter zu verbessern, arbeitet das Team daran, eine multizentrische, gemeinwohlorientierte Datensammlung zu ermöglichen. Dazu wollen sie Daten unterschiedlicher Messzentren zusammenführen. „Auf die entstehende Plattform können alle an der Therapie Beteiligten, wie Ärzte und Physiotherapeuten ihre Bewegungsdaten hochladen. So lässt sich im Anschluss eine objektive, daten-basierte Einschätzung des Krankheitsbildes mittels der entwickelten KI-Pipelines generieren“, sagt Dindorf.
Bessere Einblicke für Medizin, Sport und Forschung
Das soll unter anderem in der Medizin künftig unter anderem dabei helfen Fehlstellungen besser aufzuspüren und personalisierte Diagnosen zu treffen, die eine individualisierte Therapie ermöglichen. Die Technologie ist den Forschenden zufolge jedoch auch für den Leistungs- und Breitensport sowie für die Grundlagenforschung interessant. So entstehen ein wesentlich differenzierteres Bild und ein besserer Einblick in die Funktion der Wirbelsäule.