KI-Modell soll Reha nach Hüft-TEP gezielter steuern

Forschende am Karlsruher Institut für Technologie haben ein KI-gestütztes Prognosemodell für Hüftoperationen entwickelt. Es analysiert Bewegungsabläufe von Patientinnen und Patienten mit Hüftgelenksarthrose bereits vor dem Eingriff. Auf Basis biomechanischer Gangdaten lassen sich Aussagen darüber treffen, wie gut sich die Mobilität nach einer Hüfttotalendoprothese entwickeln wird.

Die Datengrundlage stammt aus einem Kooperationsprojekt mit der Universitätsmedizin Frankfurt. Untersucht wurden Personen mit einseitiger Hüftarthrose vor und nach dem Gelenkersatz sowie eine gesunde Vergleichsgruppe. Mithilfe muskuloskelettaler Modelle berechneten die Forschenden Gelenkwinkel und -belastungen und trainierten darauf ein erklärbares KI-System.

Das Modell identifizierte drei Patientengruppen mit unterschiedlichen Gangmustern. Diese unterschieden sich auch in Alter, Körpergewicht, Gehgeschwindigkeit und Arthrosegrad. Nach der Operation zeigten sich entsprechend unterschiedliche funktionelle Verläufe. Die KI kann so vorhersagen, wer stark vom Eingriff profitiert und bei wem ein erhöhter Rehabilitationsbedarf besteht.