Künstliche Intelligenz (KI) kann helfen, die Erfolgsaussichten von Hüftoperationen bei Patienten mit Hüftgelenksarthrose vorherzusagen. Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben ein KI-Modell entwickelt, das Bewegungsmuster analysiert, um individuelle Therapieerfolge zu prognostizieren. Die Studie, veröffentlicht im Journal Arthritis Research & Therapy, basiert auf Daten aus einem gemeinsamen Projekt mit der Universitätsmedizin Frankfurt (HOBBID-Projekt), das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert wird. Ziel ist es, die Ergebnisse von Total-Hüft-Endoprothesen (THR) besser vorherzusagen und Rehabilitation gezielt auf den Patienten abzustimmen. Jährlich erhalten etwa 200.000 Menschen in Deutschland eine künstliche Hüfte – eine der häufigsten orthopädischen Operationen in Deutschland. Bei Hüftgelenksarthrose kommt es durch Verschleiß der Gelenkknorpel zu Schmerzen und eingeschränkter Mobilität. Doch die Reaktion auf eine Hüftendoprothese variiert stark: Während einige Patienten nach der Operation nahezu normal laufen können, zeigen andere nur geringe Verbesserungen. Um diese Unterschiede zu verstehen, analysierten die Forscher die Gangbiomechanik von 109 Patienten mit einseitiger Hüftarthrose vor und nach der Operation sowie von 56 gesunden Kontrollpersonen. Mithilfe dreidimensionaler Gelenkwinkel- und Lastdaten aus muskuloskelettalen Modellen wurde ein KI-Modell trainiert, das Bewegungsmuster erkennt und Patienten in drei Gruppen einteilt, die sich in ihren biomechanischen Veränderungen unterscheiden. Die Analyse zeigte, dass bestimmte Parameter wie Hüftwinkel, Gelenkbelastung, Alter, Körpergröße, Gewicht, Ganggeschwindigkeit und Schweregrad der Arthrose entscheidend für die Gruppeneinteilung waren. Die drei Gruppen reagierten unterschiedlich auf die Operation: Bei einigen Patienten verbesserte sich die Gangbiomechanik signifikant, bei anderen nur geringfügig. Das KI-Modell kann daher präzise vorhersagen, wer von der Operation besonders profitieren wird – und wer zusätzliche, intensivere Therapie benötigt. Wichtig ist, dass die Algorithmen erklärbare und transparente Ergebnisse liefern, was die Akzeptanz in der klinischen Praxis erhöht. Dr. Bernd J. Stetter vom Institut für Sport- und Bewegungswissenschaften (IfSS) am KIT betont: „Wir machen komplexe biomechanische Daten nutzbar für klinische Anwendungen – ein Schritt hin zu personalisierten Behandlungsstrategien.“ Die Methode könnte künftig auf andere Gelenke wie Knie oder Schulter übertragen werden. Die Forscher sehen in der KI-gestützten Analyse ein zentrales Werkzeug für die präzise Entscheidungsfindung, realistische Erwartungsmanagement bei Patienten und eine individualisierte Nachbehandlung. Industrielle Experten begrüßen die Entwicklung als Meilenstein für die personalisierte Orthopädie. Die Fähigkeit, Operationsergebnisse vorherzusagen, könnte die Behandlungsplanung optimieren, Ressourcen effizienter einsetzen und die Patientenzufriedenheit steigern. KI-Modelle mit Erklärbarkeit werden zunehmend als vertrauenswürdig in der medizinischen Praxis angesehen, besonders wenn sie auf robusten, klinisch relevanten Daten basieren. Die Zusammenarbeit zwischen Klinik und Forschung zeigt, wie digitale Technologien die medizinische Versorgung nachhaltig verbessern können.