Intelligente Kniebandage soll bei Arthrose entlasten

(Karlsruhe – 20.11.2019) Eine intelligente Kniebandage soll Arthrosepatienten 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 Bandage haben Sportwissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie entwickelt. Zusammen mit Partnern soll nun ein Prototyp entwickelt werden.

Bewegung bei Arthrose

„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 des Karlsruher Instituts für Technologie. Das richtige Maß zu finden, sei allerdings keine einfache Aufgabe und nur wenige Menschen und gut austrainierte Sportler könnten die Signale ihres Körpers ohne fachliche Unterstützung richtig deuten.

Die Intelligente Bandage warnt bei Überlastung

Die mit zahlreichen Sensoren ausgestattete Kniebandage soll Arthrosepatienten 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 Professor 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.

Algorithmen trainieren mit Bewegungsdaten der Arthrosepatienten

Als größte Herausforderung bei der bisherigen Entwicklung der Bandage bezeichnet Professor Thorsten Stein, Leiter des BioMotion Centers am Institut für Sport und Sportwissenschaft des Karlsruher Instituts für Technologie, 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", sagt Professor Stein. Um dieses Problem zu lösen, 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.