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Lehre, Forschung und Entwicklung

Jahresbericht 2024

Lehre, Forschung und Entwicklung
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Wissenschaftliche Originalarbeiten in peer-reviewed Zeitschriften*
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Übersichtsarbeiten und andere Artikel
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Peer-reviewed Kongress Abstracts*
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Masterarbeiten

*Peer-reviewed: Qualitätsprüfung einer wissenschaftlichen Arbeit durch unabhängige Fachleute

Innovation und Technologie im Dienst der Gesundheit: Die Abteilung Lehre, Forschung und Entwicklung der Schulthess Klinik setzt auf modernste Technologien, um die orthopädische Versorgung zu revolutionieren. Künstliche Intelligenz, Wearables und maschinelles Lernen ermöglichen präzisere Diagnosen, personalisierte Behandlungen und neue Ansätze in der Rehabilitation.

KI in der Rehabilitation

Mehr Individualität für Hüft- und Schulterpatienten: In Zusammenarbeit mit Akina testen wir eine digitale Gesundheits-App, die den Genesungsprozess nach Hüftoperationen begleitet. Die App bietet Patientinnen und Patienten interaktive Übungsanleitungen und ermöglicht medizinischen Fachkräften die Fernüberwachung der Fortschritte. Ziel ist es, die Therapieadhärenz und die postoperative Lebensqualität zu verbessern. 

Akina Zusammenschnitt
Die KI-Software Akina Cloud verbessert die Rehabilitationssitzungen zu Hause, indem sie Patienten mithilfe strukturierter Übungsanleitungen zu einem höheren Mass an körperlicher Bewegung anregt. Alle Fotos wurden von Akina bereitgestellt.
Shoulder abduction Akina
Eine Messung spezifischer Schulterbewegungen per Videoassistenz durch die neu entwickelte Akina-Software

Auch bei Schulterpatienten setzen wir Akina ein, um mithilfe von Videoanalysen die Beweglichkeit präzise zu messen. Die Technologie unterstützt Fachkräfte bei der Beurteilung der Genesung– ein innovativer Schritt hin zu einer stärker datenbasierten klinischen Praxis.

Wearables: Fortschritte in der Knieforschung

Unser «Innosuisse»- Projektteam entwickelt mit der EPFL das Wearable «Inmodi». Dieses smarte Knieband misst Krepitation, akustische Emissionen, Wärme und Bewegung, um frühzeitig Hinweise auf Knie-Osteoarthritis (OA) zu erkennen. Die nicht invasive Methode ermöglicht Früherkennung, wodurch präventive Massnahmen eingeleitet werden können.

Inmodi wearable Zusammenschnitt
Inmodi-Wearable (Bild links). Ein kürzlich erschienener Artikel setzt sich kritisch mit den bislang bei Geräuschmessungen erhobenen Daten auseinander. Mithilfe KI-basierter Datenanalysemethoden (Bild rechts) wurden erste Erkenntnisse dazu gewonnen, ob Geräusche im Knie zukünftig bei der OA-Diagnostik als geeignete Biomarker herhalten können.

Maschinelles Lernen: präzisere Diagnosen ohne zusätzliche Belastung

Vergleich Rücken-Knochendichte
Röntgenaufnahme einer gesunden (oben) und einer von Osteoporose betroffenen Wirbelsäule (unten). Der durch grüne Kästchen hervorgehobene Bereich wurde vergrössert, um die Knochendichte zwischen gesunden und osteoporotischen Knochen zu zeigen.

Mit KI-gestütztem maschinellem Lernen analysieren wir radiologische Standardaufnahmen, um die Knochendichte zu bestimmen. Statt zusätzlicher Untersuchungen nutzen wir vorhandene MRT- und Röntgendaten. Erste Ergebnisse zeigen, dass diese Methode genauso zuverlässig ist wie traditionelle Verfahren, aber ohne zusätzliche Strahlenbelastung auskommt.

Estimating lumbar bone mineral density from conventional MRI and radiographs with deep learning in spine patients – PubMed (nih.gov)

Auszeichnungen für Forschung und Teamarbeit

2024 war ein erfolgreiches Jahr für unser Forschungsteam:

Fazit

Lehre, Forschung und Entwicklung an der Schulthess Klinik stehen für Fortschritt und Zusammenarbeit. Mit KI, Wearables und bahnbrechenden Studien schaffen wir die Grundlage für die orthopädische Medizin von morgen. Unser Ziel: Patientinnen und Patienten durch innovative Ansätze optimal zu versorgen.

Publikationsverzeichnis

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