Effiziente Bewegungstherapie für Multiple Sklerose Patient*innen dank künstlicher Intelligenz

Marc Funken hat seit letzter Woche sein Master-Diplom in der Tasche. Im Rahmen seiner Master-Arbeit erarbeitete er für ein interdisziplinäres Forschungsprojekt einer grossen Pharmafirma ein AI-Modell zur Bewegungserkennung bei Exergames. Ziel war es, dabei mitzuwirken eine spielerische Physiotherapie für Patienten*Innen auf die Beine zu stellen.

Marc, wie kam es dazu, dass du an diesem interessanten Forschungsprojekt mitwirken kannst?
Einer meiner Dozenten hier an der Hochschule für Life Sciences FHNW, David Herzig, hat mir das ermöglicht! Er stellte das Thema im Unterricht vor. Ich war sofort Feuer und Flamme!

Spannend! Was sind denn eigentlich Exergames und welches Potenzial haben sie?
Exergames sind eine Kombi aus Training und Gamen. Ein solches digitales Bewegungsspiel wird mit Hilfe spezifischer Körperbewegungen gesteuert und kann beispielsweise Muskeln oder Bewegungsamplitude trainieren. Diese digitalen Spiele haben somit das Potenzial, eine Ergänzung zur klassischen Physiotherapie zu sein. Das Projekt untersucht, ob der Ansatz mit Exergames eine Verbesserung im Vergleich zur klassischen Physiotherapie mit sich bringt.

Und was ist dein Part in diesem Forschungsprojekt?
Als Datenwissenschaftler entwickle ich im Rahmen meiner Masterarbeit für dieses digitale Bewegungsspiel ein AI-Modell, welches bestimmte Bewegungen erkennt. Dazu filme ich Personen bei vorgegebenen Übungen mit einer speziellen Spielkonsolen-Kamera. Diese erkennt insgesamt 32 Punkte im Körper, zum Beispiel Gelenke und markante Punkte im Gesicht. Diese Punkte werden während des Trainings von der Kamera verfolgt und an einer zentralen Stelle gespeichert. Basierend auf diesen Referenzdaten entwickle ich dann ein Modell zur Erkennung der einzelnen Bewegungen, welches auf künstlicher Intelligenz basiert. Mein Ziel ist es, dass die im Modell geclusterten Algorithmen dann in das Exergame eingebaut werden. Es wäre toll, zur Kreation eines benutzerfreundlichen, motivierenden und effizienten Ansatzes von Physiotherapie für Patienten*innen beizutragen!

Arbeitest du parallel zur Masterarbeit?
Ja, ich arbeite Teilzeit als Intern bei der Bottneuro AG. Das ist ein Spin-off der Universität Basel, welches digitale Diagnosen und nicht-invasive Therapielösungen für Alzheimer-Patient*innen entwickelt. Es ist toll, Teil eines interdisziplinären Teams aus Biolog*innen, Ingenieur*innen, Datenwissenschaftler*innen und Psycholog*innen zu sein! Mein Part besteht derzeit darin, verschiedene Applikationen und Software-Lösungen miteinander zu vergleichen, die in den Prozess von Diagnose und Treatment eingebaut werden können.

Und noch eine persönliche Frage, Marc: Wenn du etwas verändern könntest auf dieser Welt, was wäre das?
Ich würde mir wünschen, dass weniger das Separierende zwischen uns Menschen im Vordergrund stehen würde, mehr das Vereinende. Weniger Ego, mehr Altruismus. Das würde viel helfen in ganz unterschiedlichen Themen. Und genau dieses Brückenschlagen ist auch in der Medizininformatik wichtig, da die Verbindung zwischen Gesundheit und Informatik viele verschiedene Fähigkeiten erfordert. Und: die interdisziplinäre Zusammenarbeit, die ich derzeit im Rahmen meiner Master-Arbeit sowie in meinem Job bei Bottneuro erfahre, gibt genau dieses Gemeinschaftsgefühl und ermöglicht es, komplexe Aufgaben gemeinsam zu meistern. Das finde ich toll!

Danke Marc, für den spannenden Einblick in dein Studien- und Arbeitsleben! Und: guten Endspurt mit der Master-Arbeit!