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Projekt

SensoBike

Modell zur Erkennung von Fehlstellungen des Knies

  • Laufzeit:

Niederschwellig in den Alltag integriertes Trainings- und Mobilitätssystem zur orthopädischen Prävention am Beispiel von Kniearthrosen. Basis ist ein Pedelec-Ergometer, das erstmals die Belastung der Nutzer/-innen in Abhängigkeit der Kniestellung steuert. Das orthopädische Pedelec-Ergometer ermöglicht Nutzer/-innen:

• durch Echtzeit-Feedback kontrolliert, sicher und ohne Angst vor Überlastung zu trainieren,

• motiviert zu bleiben, weil sich Trainingseinheiten abwechslungsreich gestalten sowie im Freien durchführen lassen und der Trainingsfortschritt messbar wird,

• nachhaltig zu trainieren, da sich Trainingseinheiten mühelos in den Alltag integrieren lassen, z.B. auf dem Weg zur Arbeit, in der Freizeit etc.,

• ihre Mobilität im Alltag zu erhalten oder zu steigern,

• auch bei unterschiedlicher Leistungsfähigkeit in Gruppen zu trainieren

und Ärzt/-innen:

• Trainingseinheiten flexibler zu planen, überwachen, korrigieren und zu dokumentieren.

Fördergeber

BMWi - Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

16KN069466

Projektträger VDI/VDE-IT

BMWi - Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Publikationen zum Projekt

Andreas Emrich; Janaki Viswanathan; Michael Frey; Peter Fettke; Peter Loos

In: Theresa Züger; Hadi Asghari (Hrsg.). AI Systems for the Public Interest. AI Systems for the Public Interest, located at 46th German Conference on Artificial Intelligence (KI 2023), September 26, Berlin, Germany, Humboldt Institute for Internet and Society (HIIG), 9/2023.

Zur Publikation