KI-gestützte Untersuchung in der nicht-operativen Versorgung symptomgebender Erkrankungen des Kniegelenks – ein multiprofessionelles Konzept (KINEESIO) - Schulze, Elke; Palm, Christoph; Kerschbaum, Maximilian; Seidel, Roman; Lehmann, Lars; Koller, Michael; Pfingsten, Andrea (MSK – Muskuloskelettale Physiotherapie, 2024)
Beschwerdebilder am Kniegelenk aufgrund muskuloskelettaler degenerativer oder verletzungsbedingter Erkrankungen sind häufig, nehmen im Alter zu und sind mit der steigenden Inanspruchnahme ärztlicher und therapeutischer Behandlungsmaßnahmen verbunden. Einer erfolgreichen Therapie gehen oft notwendige zeit- und ressourcenaufwendige Untersuchungen zur Erkennung und Differenzierung der patient*innenspezifischen Problematik voraus.Im Zusammenhang mit der nicht-operativen Versorgung des Kniegelenks hat ein sektorübergreifendes multiprofessionelles Forschungsteam ein Konzept entwickelt, um künstliche neuronale Netze so zu trainieren, dass sie bei der ärztlichen und physiotherapeutischen Untersuchung unterstützend Einsatz finden können. Denn gerade in der Erfassung und Auswertung umfassender Datenmengen liegen große Potenziale in der Künstlichen Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen.Das Projekt KINEESIO trainiert und testet KI-gestützte Screening-Tools zur Untersuchung von Patient*innen mit Kniegelenkerkrankungen. Diese unterstützen die Abläufe zwischen Leistungserbringern und Patient*innen, tragen zu einer verbesserten Differenzierung individueller Beschwerdebilder bei und dienen Entscheidungsprozessen für eine adäquate Versorgung. Dadurch sollen Ressourcen im Gesundheitswesen geschont und eine qualitativ hochwertige Therapie ausreichend ermöglicht werden.
Keywords: Kniegelenk; Diagnose; Physiotherapie; Künstliche Intelligenz