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Personalisierte Therapie KI-Modell sagt Erfolg von Hüft-OPs voraus

Von Johannes Kapfer 2 min Lesedauer

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Governikus GmbH & Co. KG

Am Karlsruher Institut für Technologie wurde ein KI-Modell entwickelt, das den Erfolg von Hüftoperationen vorhersagen kann. Die Analyse der Gangbiomechanik ermöglicht es, bereits vor dem Eingriff zu prognostizieren, welche Patientinnen und Patienten besonders von dem Eingriff profitieren werden.

Hüftoperationen sind mittlerweile zu einem Standardeingriff geworden. Doch bei vielen Patientinnen und Patienten entwickeln die Hüftprothesen im Nachgang Probleme. (Bild: © Sylvie Pabion Martín - stock.adobe.com)
Hüftoperationen sind mittlerweile zu einem Standardeingriff geworden. Doch bei vielen Patientinnen und Patienten entwickeln die Hüftprothesen im Nachgang Probleme.
(Bild: © Sylvie Pabion Martín - stock.adobe.com)

Die Hüftoperation gehört zu den häufigsten orthopädischen Eingriffen in Deutschland. Doch während einige Patientinnen und Patienten nach dem Einsetzen einer Hüfttotalendoprothese schnell wieder mobil sind, kämpfen andere mehre Monate oder gar Jahre mit diversen Einschränkungen. Bislang war es schwer vorherzusagen, wer von einer Hüft-OP besonders profitieren wird. Das könnte sich jetzt ändern. Wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben ein KI-gestütztes Modell entwickelt, das genau diese Prognose ermöglicht. Durch die Analyse der Gangbiomechanik vor der Operation.

Das System stützt sich auf Daten der Universitätsmedizin Frankfurt. Von 109 Patienten wurde vor ihrer Hüftoperation und von 63 Patienten nach dem Eingriff eine Ganganalyse erstellt. Die KI analysiert dabei dreidimensionale Gelenkwinkel und Belastungen, die mittels muskuloskelettaler Modellierung berechnet werden. Die künstliche Intelligenz ist dabei in der Lage, drei verschiedene Patientengruppen zu identifizieren. Diese weisen unterschiedliche Gangmuster vor, die sich nicht nur biomechanisch, sondern auch in demografischen und klinischen Parametern unterscheiden. Neben Alter, Größe, Gewicht, Gehgeschwindigkeit spielt auch der Schweregrad der Arthrose dabei eine Rolle. Bestimmte Hüftparameter erweisen sich – laut Aussagen der Forscherinnen und Forscher – als besonders aussagekräftig für die Prognose des postoperativen Ergebnisses.

Orthopäden und Rehabilitationsmediziner erhalten mit der Neuentwicklung ein Werkzeug, mit dem sie bereits vor der Operation einschätzen können, welche Patienten eine intensivere Nachsorge benötigen werden. Rehabilitationsprogramme lassen sich auf diese Art und Weise gezielt auf individuelle Bedürfnisse zuschneiden, Ressourcen effizienter einsetzen und Patientenerwartungen realistischer steuern. Das zieht nicht nur eine bessere Vorbereitung für die Patientinnen und Patienten, sondern auch die Chance auf optimierte Behandlungsergebnisse nach sich.

Während das Modell derzeit auf künstliche Hüftgelenke bei Arthrosepatienten spezialisiert ist, sehen die Forscherinnen und Forscher durchaus Potenzial für Erweiterungen. Die Prinzipien der gangbiomechanischen Analyse könnten ebenso auf andere Gelenke wie Knie oder Schulter oder auf unterschiedliche weitere orthopädische Erkrankungen übertragen werden. Damit sei ein Weg für die personalisierte Orthopädie, in der Behandlungsentscheidungen auf individuellen biomechanischen Signaturen basieren, geöffnet, so die Forscherinnen und Forscher.

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