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Fragestellung: Gang- und Bewegungsstörungen können Folgen orthopädischer oder neurologischer Erkrankungen sein. Vor allem Patienten nach Schlaganfall leiden häufig unter komplexen Beeinträchtigungen der Funktion und Mobilität. Obwohl die Behandlungsmethoden der verschiedenen Fachdisziplinen in den vergangenen Jahren Fortschritte erzielt haben, fehlt weiterhin ein interdisziplinäres Instrument, das die Expertise aller beteiligten Experten berücksichtigt und synergistisch koordiniert. In Anlehnung an das „TumorBoard“ wurde ein „RehaBoard“ entwickelt werden, welches einen inter- und transdisziplinären Ansatz verfolgt und sowohl durch eine virtuelle Umgebung, als auch durch maschinelles Lernen unterstützt wird.

Methodik: Das RehaBoard besteht aus einem Expertengremium (RehaBoard-E) und einer virtuellen Umgebung (RehaBoard-X). Im Rahmen des RehaBoard-E diskutieren VertreterInnen der Fächer Neurologie, Orthopädie, Physiotherapie und Orthopädietechnik interdisziplinäre Behandlungsaspekte. Hierzu erhält jeder Patient eine instrumentelle, standardisierte Ganganalyse. Mittels Hochgeschwindigkeitskameras werden zusätzlich Referenzvideos aufgezeichnet.

Ergänzend zur Ganganalyse werden neurologische, orthopädische und physiotherapeutische Befundungen durchgeführt (HHS, KSS, Constant Score, Oswestry Disability Score, VAS, usw.), die in die Entscheidungsfindung zur Behandlungsplanungen integriert werden. Rückgreifend auf klinische Untersuchungsdaten und Scores entwickelt das Konsortium umfassende und personalisierte Behandlungskonzepte. Dabei werden die Experten durch die virtuelle Umgebung des RehaBoard-X unterstützt, die durch z.B. 3D-Visualisierungen oder "was-wäre-wenn"-Simulationen (maschinelles Lernen) zur Objektivierung der Entscheidungskriterien beiträgt.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Ein Jahr nach Entwicklung und Einführung des Konzeptes hat dieses zum besseren Verständnis von Bewegungsstörungen beigetragen. Durch strukturiertes und interdisziplinäres Arbeiten in einer virtuellen Umgebung ist der zeitlichen Aufwand begrenzt und lässt sich gut in den Klinikalltag integrieren. Digitale Auswertungen und Objektivierung von Befunden durch maschinelle Lernen sind wichtige Hilfestellungen.

Große Mengen an Daten (big data) und maschinelles Lernen liefern verlässlichere Daten für die Entscheidungsfindung und tragen dazu bei, die Versorgungsqualität in der rehabilitativen Orthopädie und Neurologie zu verbessern.

Durch technische Innovation und Interdisziplinarität leistet das RehaBoard somit nachhaltig einen wichtigen Beitrag zur Versorgungsforschung und Therapiesteuerung bei Patienten mit Gang- und Bewegungsstörungen. Entsprechende Weiterentwicklung des maschinellen Lernens könnten zudem zukünftig nachhaltige telemedizinische Hilfestellungen für die Therapiefindung bei komplexen Bewegungsstörungen auch außerhalb von Zentren, leisten.

Das Projekt „RehaBoard“ ist einer der Gewinner des Leitmarktwettbewerbs „LifeSciences.NRW 2016“ und wird durch die Europäische Union gefördert.