Fitness und Gesundheitswesen
Maßgeschneiderte Trainingsprogramme
Personalisiertes Training ist die Entwicklung individueller Trainingsprogramme, basierend auf umfassenden Nutzerdaten. KI-Systeme sammeln und analysieren verschiedene Informationen wie persönliche Daten, körperliche Messwerte, Aktivitätsdaten von Wearables und Ernährungsinformationen. Anhand dieser Daten und unter Berücksichtigung von Expertenregeln erstellt die KI ein maßgeschneidertes Trainingsprogramm, das kontinuierlich an die Fortschritte und aktuellen Bedürfnisse der Nutzer angepasst wird. Diese personalisierten Programme berücksichtigen individuelle Ziele, Fitnesslevel und gesundheitliche Parameter, um ein effizientes und zielgerichtetes Training zu ermöglichen. Für den deutschen Markt bieten beispielsweise EGYM und Anytime Fitness entsprechende Lösungen an. EGYM bietet eine KI-basierte Plattform, die personalisierte Trainingspläne erstellt und sich kontinuierlich an den Fortschritt des Nutzers anpasst. Die Plattform nutzt Daten von vernetzten Fitnessgeräten und der EGYM-Fitness-App, um ein nahtloses und individualisiertes Trainingserlebnis zu bieten. Anytime Fitness setzt ebenfalls auf KI-gesteuerte Systeme, die Daten von intelligenten Fitnessgeräten und Mitgliederaktivitäten sammeln, um personalisierte Erkenntnisse und Trainingsempfehlungen zu liefern.
Gesundheitsüberwachung durch Wearables
Im Fitness- und Gesundheitswesen hat sich die Nutzung von Smartwatches zur kontinuierlichen Überwachung und Analyse von Gesundheitsparametern bereits seit Jahren am Markt etabliert. Diese tragbaren Geräte erfassen täglich eine Vielzahl von Daten wie Herzfrequenz, körperliche Aktivität, Schlafmuster und Stresslevel. KI-Algorithmen analysieren diese Daten in Echtzeit, erkennen Muster und Anomalien und liefern personalisierte Gesundheitseinblicke. Das System kann beispielsweise ungewöhnliche Herzrhythmusstörungen identifizieren, Trends in der körperlichen Fitness aufzeigen oder Empfehlungen zur Verbesserung der Schlafqualität geben. Bei Auffälligkeiten kann das System automatisch Warnungen an den Nutzer oder sogar an medizinisches Fachpersonal senden, was eine frühzeitige Intervention ermöglicht. Für den deutschen Markt gibt es zwei relevante Beispiele in diesem Bereich. Zum einen bietet die Techniker Krankenkasse in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Garmin eine KI-gestützte Gesundheitsüberwachung an, bei der Versicherte durch die Nutzung von Smartwatches Bonuspunkte sammeln können. Zum anderen hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) den 6G-Health Demonstrator entwickelt, der KI-gestützte Sensorik und Echtzeitanalysen nutzt, um Vitaldaten zu erfassen und medizinische Risiken wie Herzinfarkte frühzeitig zu erkennen.
Früherkennung von Hautkrebs
Ein wertvoller Use Case für KI in der medizinischen Diagnostik ist die Früherkennung von Hautkrebs mittels Smartphone-Apps. Nutzer können verdächtige Hautveränderungen fotografieren, und die KI-gestützte App analysiert das Bild mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen. Diese vergleichen die Aufnahme mit Tausenden von Referenzbildern und können so potenzielle Melanome oder andere Hautkrebsarten identifizieren. Die App gibt dann eine Einschätzung des Risikos und empfiehlt gegebenenfalls einen Besuch beim Dermatologen. Dies ermöglicht eine niedrigschwellige Ersteinschätzung und kann zur frühzeitigen Erkennung von Hautkrebs beitragen, was die Heilungschancen erheblich verbessert. Für den deutschen Markt gibt es zwei relevante Beispiele in diesem Bereich: Zum einen die App „SkinVision“, die in Deutschland verfügbar ist und von einigen gesetzlichen Krankenkassen unterstützt wird. Zum anderen entwickelt das deutsche Unternehmen Dermagnostix KI-gestützte Diagnosesysteme für Hauterkrankungen, die sowohl von Ärzten als auch von Patienten genutzt werden können.
Optimierung der Medikamentenentwicklung
In der Arzneimittelforschung ist die Entwicklung personalisierter Medikamente ein wichtiger Schritt, um beispielsweise die Regeneration bei Sportlern zu fördern. Mithilfe von KI-Algorithmen können große Mengen an Daten aus Fitnesstrackern, Ernährungsprotokollen und genetischen Profilen analysiert werden, um individuelle Stoffwechselprozesse und Belastungsgrenzen zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Forscher maßgeschneiderte Wirkstoffe entwickeln, die die Leistungsfähigkeit optimieren und gleichzeitig Verletzungsrisiken minimieren. Die KI unterstützt dabei nicht nur bei der Identifizierung potenzieller Wirkstoffkandidaten, sondern auch bei der Vorhersage möglicher Nebenwirkungen und der Optimierung der Dosierung für jeden einzelnen Athleten. Für den deutschen Markt in diesem Bereich sind zwei Beispiele zu nennen: Zum einen die Plattform opnme.com, die von deutschen Pharmaunternehmen genutzt wird, um Forschungsergebnisse schnell und grenzenlos verfügbar zu machen und so die Entwicklung neuer Wirkstoffe zu beschleunigen. Zum anderen setzt Amgen Deutschland auf den Ansatz der generativen Biologie, bei dem KI und maschinelles Lernen mit automatisierten Hochdurchsatzverfahren im Labor kombiniert werden, um die Entwicklung von Proteinwirkstoffen zu revolutionieren und die Zeit bis zur klinischen Prüfung um 60 Prozent zu verkürzen.
Roboter-unterstützte Chirurgie
Roboter-unterstützte Chirurgie wird bereits bei der Durchführung von minimalinvasiven orthopädischen Eingriffen, insbesondere bei Knie- und Hüftgelenkersatzoperationen, angewendet. Mithilfe von KI-gesteuerten Robotersystemen können Chirurgen präzisere und personalisierte Eingriffe vornehmen, die auf die individuelle Anatomie des Patienten zugeschnitten sind. Die KI-Komponente analysiert vorab 3D-Bildgebungsdaten und erstellt ein detailliertes Modell des Gelenks, wodurch der Roboter während der Operation exakte Schnitte und Positionierungen vornehmen kann. Dies führt zu einer verbesserten Passgenauigkeit der Implantate, einer reduzierten Operationszeit und einer schnelleren Rehabilitation der Patienten. Langfristig profitieren die Patienten von einer erhöhten Beweglichkeit, vermindertem Schmerz und einer verbesserten Lebensqualität, was ihre Fähigkeit zur Teilnahme an Fitnessaktivitäten und einem aktiven Lebensstil fördert. Zwei Beispiele für den deutschen Markt in diesem Bereich sind das Da Vinci Surgical System und das Senhance Surgical System. Das Da Vinci Surgical System, vornehmlich mit den Modellen Xi und X, wird in deutschen Krankenhäusern eingesetzt und bietet fortschrittliche Instrumentierung sowie Firefox-Fluoreszenz-Bildgebung für eine verbesserte Visualisierung während der Operation. Das Senhance Surgical System hingegen kombiniert KI-Technologie mit chirurgischem Fachwissen, um Ermüdungserscheinungen bei Chirurgen entgegenzuwirken und die Kosten sowie die Dauer von roboterassistierten Operationen mit der traditionellen Laparoskopie vergleichbar zu machen.
Ressourcenoptimierung im Fitnessstudio
KI-unterstütztes Ressourcenmanagement zur Optimierung der Geräteauslastung und Personalplanung findet man immer häufiger in großen Fitnessstudios. Mithilfe von KI-Algorithmen analysiert das Studio Daten wie Besucherfrequenz, beliebte Trainingszeiten und individuelle Mitgliedervorlieben, um die Verfügbarkeit von Trainingsgeräten und Personal bedarfsgerecht zu steuern. Die KI prognostiziert Stoßzeiten und empfiehlt eine optimale Verteilung der Ressourcen, sodass beispielsweise zusätzliche Trainer für Gruppenkurse eingeplant oder Wartungsarbeiten an Geräten in Zeiten geringer Auslastung durchgeführt werden. Dies führt zu einer verbesserten Mitgliederzufriedenheit durch kürzere Wartezeiten und eine effizientere Nutzung der vorhandenen Ressourcen.
Verbesserung der Patientenerfahrung
In Kliniken und Arztpraxen ist der Einsatz von KI-gestützten Chatbots für die automatisierte Anamnese ein wichtiges Feld zur Patientenbetreuung und Versorgung. Diese intelligenten Systeme führen vor dem eigentlichen Arztbesuch eine digitale Befragung zur Krankengeschichte durch und leiten anhand der gesammelten Informationen eine vorläufige Diagnose samt Therapievorschlägen ab. Dies ermöglicht es Ärzten, sich bereits vor der persönlichen Konsultation ein umfassendes Bild vom Gesundheitszustand des Patienten zu machen und die Behandlungszeit effizienter zu nutzen. Gleichzeitig fühlen sich Patienten besser vorbereitet und in den Behandlungsprozess einbezogen, was zu einer verbesserten Kommunikation und Entscheidungsfindung zwischen Arzt und Patienten beiträgt. In Deutschland setzte das Universitätsklinikum Essen als erstes „Smart Hospital“ KI-Technologien ein, um die Patientenversorgung zu optimieren.
Vorbeugen potentieller Gesundheitsrisiken
Für Die Entwicklung eines personalisierten Präventionsprogramms erfolgt mithilfe des Zugriffs von KI-Algorithmen auf verschiedene Datenquellen wie Fitnesstracker, Ernährungsgewohnheiten, Schlafmuster und medizinische Vorgeschichte analysiert, um individuelle Gesundheitsrisiken frühzeitig zu erkennen. Das System erstellt daraufhin maßgeschneiderte Empfehlungen für Bewegung, Ernährung und Lebensstilveränderungen, um potenzielle Gesundheitsprobleme präventiv anzugehen. Die KI passt diese Empfehlungen kontinuierlich an, basierend auf den Fortschritten und Veränderungen im Gesundheitszustand des Nutzers. Zusätzlich können Vorhersagen über mögliche zukünftige Gesundheitsentwicklungen getroffen werden, was es dem Nutzer ermöglicht, proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um seine langfristige Gesundheit zu verbessern. In Deutschland bietet die elektronische Patientenakte (ePA) in Deutschland die Möglichkeit, Gesundheitsdaten zu digitalisieren und für KI-gestützte Analysen nutzbar zu machen. Etwa 60 Prozent der Deutschen planen, diese Technologie zu nutzen, was eine solide Basis für KI-basierte Gesundheitsvorhersagen schafft. Zum anderen entwickelt das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) KI-gestützte Systeme zur Analyse medizinischer Bilddaten, die Ärzte bei der Diagnose und Therapieplanung unterstützen und somit auch zur Verbesserung von Gesundheitsprognosen beitragen können.Learning, um Mitarbeiter optimal auf Arbeitsplätze in der Produktion zu verteilen, wobei sowohl der Personalbedarf als auch die resultierenden Kapazitäten ganzheitlich betrachtet werden.
Bitte etwas Geduld
Hier wird der nächste Use-Case für Fitness und Gesundheitswesen veröffentlicht.
