Projekt "deepForce" gewinnt eAward 2024
Das Team rund um Brian Horsak erhält den eAward für das Projekt "deepForce - Zeiteffiziente Bestimmung der Kniekontaktkräfte in der klinischen Ganganalyse mit Hilfe von Machine und Deep Learning".
Das Forschungsprojekt "deepForce" der Fachhochschule St. Pölten wurde am 1. Oktober 2024 mit dem renommierten eAward 2024 in der Kategorie Machine Learning und KI ausgezeichnet. Dieses Projekt, gefördert durch die Gesellschaft für Forschungsförderung Niederösterreich (GFF NÖ) mit Mitteln des Landes Niederösterreich im Rahmen des FTI-Projekte 2021 Calls "Public Health", zeigt eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz (KI) die medizinische Forschung revolutionieren kann.
KI-basierte Lösung für die Ganganalyse
Im Zentrum des Projekts steht die klinische 3D-Ganganalyse, eine Methode, die dabei hilft, die Bewegungsmechanismen von Patient*innen genauer zu untersuchen und insbesondere Gelenkbelastungen beim Gehen zu erfassen. Dies ist entscheidend für die Beurteilung und Behandlung von Kniearthrose.
Traditionell ist diese Art der Analyse äußerst zeitaufwendig und erfordert komplexe Computersimulationen. Hier setzt "deepForce" an: Mithilfe eines innovativen, physik-basierten Deep-Learning-Ansatzes gelingt es dem Forscherteam, die Zeit für die Analyse von mehreren Stunden auf nur wenige Sekunden zu reduzieren. Diese Zeitersparnis führt zu einer effizienteren Behandlung der Patient*innen.
Zusammenarbeit und Expertise
Das Forschungsprojekt wird geleitet von Brian Horsak (Center for Digital Health and Innovation, Institut für Gesundheitswissenschaften), der gemeinsam mit seinem interdisziplinären Team bestehend aus Matthias Zeppelzauer, Slijepčević Djordje, Philipp Krondorfer, Viktoria Quehenberger und dem Orthopädischen Spital Speising maßgeblich zu dieser vielversprechenden Entwicklung beigetragen hat.
Um die Künstliche Intelligenz zu trainieren, wurden über 1.000 anonymisierte Patient*innendaten sowie mehr als 12.000 Schritte verwendet. Diese große Datenbasis ermöglichte es, das Deep-Learning-Modell zu entwickeln, das nun in der Lage ist, die Kniekontaktkräfte präzise und in kürzester Zeit vorherzusagen.
Effiziente Technologien für die Patientenversorgung
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin zeigt erneut, welches Potenzial digitale Technologien für die Gesundheitsversorgung bieten. Durch "deepForce" können Diagnose- und Behandlungsprozesse für Patient*innen mit Kniearthrose beschleunigt werden, was letztlich zur Entlastung des medizinischen Personals und einer effizienteren Patientenversorgung beiträgt.
Die GFF NÖ gratuliert dem gesamten Team herzlich zur Auszeichnung mit dem eAward 2024.
- Mehr zum Projekt "deepForce": deepForce
- Mehr zur GFF NÖ und unseren Förderprogrammen: Calls - Gesellschaft für Forschungsförderung NÖ (gff-noe.at)