OST-Student holt Bronze

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz soll die Physiotherapie effizienter, intelligenter und zugänglicher werden. Mit diesem Ansatz schafft es der OST Master-Student Simon Walser mit seinem Team aufs Podest im Collider Cup des Sutardja Center for Entrepreneurship and Technology in Kalifornien.

kinesis.ai: OST Master-Student Simon Walser in der Testvorrichtung im Labor an der OST in Rapperswil.

Das Sutardja Center for Entrepreneurship and Technology (SCET) an der University of California in Berkeley führt am Ende jedes Semesters den sog. Collider Cup durch. Dabei wird jeweils das beste Projekt aus jedem der sechs am SCET unterrichteten Module in einem vierminütigen Pitch vorgestellt und die besten drei prämiert.

Die OST wurde auf Anfrage von Prof. Dr. Guido M. Schuster vom SCET eingeladen, im Data-X Modul mit Projekten und Studierenden virtuell teilzunehmen. Mit dem Projekt aus seiner Master-Arbeit schaffte es der OST-Student Simon Walser mit seinem Team am Ende auf den dritten Rang und setzte sich damit gegen rund 800 Studierende durch.

Mit künstlicher Intelligenz die Physiotherapie revolutionieren

Eine gute Physiotherapie ist nach einem Unfall oder einer Erkrankung wichtig, um wieder auf die Beine zu kommen – aber auch ein teures Unterfangen und gerade in den USA mit langen Wartezeiten verbunden. Das prämierte Projekt aus Walsers Master-Arbeit nennt sich «Kinesis.ai», basiert auf künstlicher Intelligenz und will mit Hilfe von «Computer Vision» Physiotherapie zugänglicher machen, die Effizienz steigern und klarere Einblicke in die Therapie-Fortschritte geben.

Für dieses Projekt zeichnen sechs Kameras die Bewegungen des Patienten auf, während er seine Übungen macht. Diese Videoinformationen werden dann von der künstlichen Intelligenz so bearbeitet, dass in jedem Videobild 15 sog. Keypoints auf dem menschlichen Skelett detektiert werden. Anhand der Trajektorien dieser Punkte im 3D-Raum erkennt Kinesis.ai in Echtzeit, ob der Patient die Übungen korrekt oder inkorrekt macht und gibt dem Patienten Feedback. Wann eine Übung richtig ausgeführt wird und wann nicht, wird der künstlichen Intelligenz mittels maschinellem Lernen beigebracht, indem Physiotherapeuten die jeweilige Übung dem System mehrmals richtig vorzeigen.

Vorteile bringt die Lösung gerade in der heutigen Situation um Covid-19 mit sich: Der Patient kann Übungen selbstständig und kontaktlos ausführen und erhält dennoch ein sofortiges Feedback, ob die Übung korrekt ausgeführt wurde.

In seiner Masterarbeit wird Simon Walser das Projekt weiterentwickeln. Eine Schweizer Firma zeigte bereits Interesse, das Konzept zu kommerzialisieren.

Weitere Informationen zum Collider Cup des SCET der University of California, Berkeley finden Sie hier: https://scet.berkeley.edu/students/collider-cup/