Universitätsmedizin Mainz
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in medizinischen Kontexten gewinnt zunehmend an Bedeutung. Vielversprechende Ergebnisse konnten in unterschiedlichen Bereichen erzielt werden. Ein zukunftsweisender Anwendungsbereich stellt die Bewegungsanalyse dar. Besondere Gesundheitsrelevanz kommt hierbei dem Rückenschmerz zu. Ein tiefergehendes Verständnis der Ursachen könnte zugleich auch neue Wege in die Diagnostik und Behandlung des Gesundheitsproblems weisen. Voraussetzung hierfür ist jedoch eine einfach anwendbare aber dennoch hochpräzise Messmethodik.
Die Universitätsmedizin Mainz nutzt ein solches Analysesystem, das basierend auf lichtoptischer Vermessung des Rückens, der sogenannten Rasterstereographie, ein Wirbelsäulenmodell erstellt. Dies ermöglicht Einblicke in die Wirbelsäule während der Bewegung, was zugleich einzigartig als auch unerlässlich ist, wenn man die Ursachen des funktionellen Rückenschmerzes verstehen möchte. Ein Problem stellen jedoch die dabei entstehenden großen Datenmenge (Big Data) dar.
Dies war der Ansatzpunkt der Forschungskooperation zwischen der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (UMM), der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Gefördert wird das interdisziplinäre Projekt von der Offenen Digitalisierungsallianz Pfalz. Ziele sind zum einen, die Potentiale von KI mit Fokus auf Wirbelsäulendaten zu erproben, und zum anderen, bestmögliche Interpretierbarkeit für einen Einsatz in der klinischen Praxis zu ermöglichen.
Ansprechpartner:
Dr. Jürgen Konradi