19 Millionen aktive SportlerInnen machen das Laufen zu einer der beliebtesten Sportarten in Deutschland. Dabei existiert vor allem durch Überlastung ein hohes Verletzungsrisiko, das bei 80% der Aktiven einmal im Jahr laufbedingte Verletzungen verursacht. Um die meist schleichende Entstehung erkennen und einer Verletzung vorbeugen zu können, stellt die Analyse der Biomechanik bzw. des individuellen Laufstils einen vielversprechenden Ansatz dar. Die aktuelle Analysemethode – meist auf dem Laufband im Rahmen einer videogestützten Labordiagnostik – ermöglicht aufgrund der Limitierung durch die künstliche Umgebung und der zeitlichen Begrenzung keine effektive Verletzungsprävention.
Neueste Forschungsergebnisse zur Abschätzung von individuellen Verletzungsrisiken deuten auf ein Umdenken hin, weg von einzelnen Risikofaktoren hin zu individuellen Verletzungsmustern. Für eine durchgehende Erfassung der Laufbiomechanik fehlen jedoch aktuell die technischen Voraussetzungen, sowohl im Bereich der Datenerfassung und der Parameterberechnung als auch im Bereich der Datenanalyse bzw. der Entwicklung geeigneter Vorhersagemodelle.
Echtzeitanalyse der Laufbiomechanik
Aus diesem Grund entwickeln die drei Forschungspartner mit "Smart Injury Prevention" gemeinsam eine KI zur Vermeidung von laufbedingten Sportverletzungen. Der Entwicklungsschwerpunkt liegt dabei auf neuartigen Machine-Learning-Verfahren des Partners PI Probaligence zur Verarbeitung von großen, hochgradig multimodalen und nichtlinearen Datenmengen, die zur Identifikation von verletzungsrelevanten Parametern und zur Abschätzung des individuellen Verletzungsrisikos genutzt werden. Neben klassischen Daten wie GPS und Herzrate sollen speziell die biomechanischen Parameter auf Basis von hochauflösenden Sensordaten von Humotion erfasst, an ein Serversystem übertragen und dort zum fortlaufenden Training der Machine-Learning-Netzwerke verwendet werden.
Dies soll auf Seite der SportlerInnen eine Echtzeitanalyse der Laufbiomechanik während des Trainings und bei Wettkämpfen ermöglichen und die Datenbasis für eine personalisierte Bewegungsanalyse und Laufstilerkennung geschaffen werden. Die so trainierten Systeme sollen später auf gängigen Sportuhren und Apps für Smartphones laufen und als Grundlage zur Berechnung des individuellen Verletzungsrisikos und zur Trainingsoptimierung dienen. Im Zuge des Forschungsprojekts übernimmt die Universität Hamburg die Entwicklung eines Monitoring-Systems zur Identifikation, Klassifikation und Überwachung von Laufverletzungen und führt die Testreihen mit den LäuferInnen durch.
Die Idee zum Projekt "Smart Injury Prevention" ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks INTELLUS – Intelligente Unterstützungssysteme entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird INTELLUS von der IWS GmbH, die auch das Antragsmanagement der Kooperationsprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.
Weitere Infomationen finden Sie unter www.intellus.eu
Projektpartner "Smart Injury Prevention"
Humotion GmbH| Münster | www.humotion.net
PI Probaligence GmbH | Düsseldorf | www.probaligence.com
Universität Hamburg, Institut für Bewegungswissenschaft | Hamburg | www.bw.uni-hamburg.de
IWS Innovations- und Wissensstrategien GmbH
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