Adaptify: Flexible Spiele für Physiotherapie und Rehabilitation

Interview mit Jan Smeddinck, AG Digitale Medien, Technologiezentrum Informatik und Informationstechnik TZI, Universität Bremen

Personalisierte Ansätze in der Medizin sind in. Die Behandlung mit maßgeschneiderten Therapien soll bessere Erfolge erzielen und weniger belastend für die Patienten sein. Das könnte bald auch in Physiotherapie und Rehabilitation gelten, denn jeder Mensch ist nicht nur anders – er bewegt sich auch anders.

08/09/2015

Foto: Jan Smeddinck

Jan Smeddinck; © Jan Smeddinck/ Frederic Pollmann

MEDICA.de spricht mit Jan Smeddinck über spielerische Bewegungsprogramme, die sich an den Nutzer anpassen sollen, und die Bedeutung, die eine sensible Matte dabei für Rückenübungen hat. Erfahren Sie außerdem, wie man auch ältere Nutzer mit digitalen Spielen ansprechen kann.

Herr Smeddinck, Sie sind am Projekt "Adaptify" beteiligt. Wofür steht dieser Name?

Jan Smeddinck: Der Name ist abgeleitet vom englischen "adapt", was auf Deutsch ja "(sich) anpassen" bedeutet. Das ist für uns ein ganz zentraler Punkt bei spielerischen Bewegungsprogrammen zur Unterstützung von Physiotherapie, Rehabilitation und Prävention: Sie sollen sich an die individuellen Fähigkeiten und Bedürfnisse der Nutzer anpassen.

Das ist auch das Ziel des Projekts, nämlich eine Personalisierung der Programme für diese Anwendungen. Konkret befassen wir uns gerade mit Problematiken in der unteren Rückenwirbelsäule. Menschen mit chronischen Rückenschmerzen sollen damit letztendlich Übungen abwechslungsreicher durchführen können als das sonst möglich wäre.

Wie kann es denn aussehen, wenn sich ein Programm an den Nutzer anpasst?

Smeddinck: Bei jedem Menschen ist natürlich die Bewegungsfähigkeit unterschiedlich ausgeprägt, gerade in der therapeutischen Anwendung. Mit Schwierigkeitseinstellungen wie "einfach - mittel - schwer", die man von kommerziellen Spielen kennt, können wir natürlich nicht so viel anfangen, da wollen wir genauer sein. Wir entwickeln zum Beispiel eine Oberfläche, auf der Therapeuten angeben können, wie gut ein Patient sich überhaupt noch bewegen kann und welche Leistungsziele nach ein paar Monaten erreicht werden sollten.

Es sollen aber auch automatische Methoden die Entwicklung der Nutzer projizieren und individuelle Übungspläne aufzeigen. Da arbeiten dann Heuristiken zusammen mit aus der Medizin bekannten Entwicklungsverläufen und auch individuell gesammelten Nutzerdaten, die mit maschinellen Lernverfahren ausgewertet werden. Diese Teilautomatisierung kann den Therapeuten dann einen Teil der Arbeit abnehmen.
Foto: Älterer Mann und Physiotherapeutin bei einer Übung

Auch ältere Menschen können sich für digitale Spiele begeistern. Entwickelt von Spielen für medizinische Nutzungsszenarien müssen sich lediglich etwas mehr auf ihre Zielgruppe zubewegen als Entwickelt von kommerziellen Spielen; ©Frederic Pollmann/Universität Bremen, TZI

Spielt Datenschutz bei solchen Programmen auch eine Rolle?

Smeddinck: Absolut. Wir wollen ja von vielen Nutzern und verschiedenen Nutzergruppen Bewegungsdaten sammeln. Im therapeutischen Kontext fallen da auch medizinische Daten an. Deshalb ist es ganz wichtig, die Nutzer richtig darüber aufzuklären, was da passiert, und dass wir uns auf das Notwendigste beschränken, was die Datenanalyse angeht. Um Datenschutzfragen von Anfang an zu berücksichtigen ist gerade auch ein rechtswissenschaftliches Institut Mitglied in unserem Projektkonsortium.

Zu dem System gehören zwei Hardwarekomponenten, eine Sensormatte und ein Kamerasystem. Wie sind sie integriert, was zeichnen sie auf?

Smeddinck: Bei modernen Trackingmethoden, wie sie am prominentesten in der Microsoft Kinect zu finden sind, erstellt eine Infrarotkamera ein Tiefenbild des Raums. Sie erkennt einen Menschen darin und kann im Prinzip schon eine ganz gute Abschätzung über die Position und die Pose des Körpers eines Menschen im Raum liefern.

Bei einer gewissen Anzahl an Übungen kann man so schon erkennen, ob der Nutzer sich richtig bewegt. Gerade Rückenübungen sind häufig aber auch bodennah, zum Beispiel im Vierfüßlerstand oder liegend. Da ist es mit Kameras sehr schwierig, die genaue Körperhaltung festzustellen. Daher hatten wir die Idee, das Bild der Kamera mit dem Input aus einer Sensormatte zu fusionieren. Das ist eine Art Yoga- oder Übungsmatte mit Drucksensoren darin, die dann anzeigt, wie der Nutzer steht oder liegt. So können wir einerseits mehr über die Haltung des Skeletts erfahren, andererseits auch über die Balanceverteilung.

Welche Rückmeldung können Nutzer denn über ihre Fortschritte vom Programm erhalten?

Smeddinck: Dreierlei. Erstens kriegt man natürlich eine unmittelbare visuelle Rückmeldung im Spiel. Dann gibt es eine Rückmeldung über die qualitative Durchführung der Übungen. Daran soll der Nutzer erkennen, ob er die Übung richtig macht, sich in einer Schieflage befindet und die Balance gefährdet oder den Rücken ungünstig gedreht hat. Drittens sollen die Programme die Leistung des Nutzers auch über Zeit aufzeichnen und so Grundparameter wie die körperliche Bewegungsreichweite ermitteln. So können wir ein ganz anderes, objektives Bild von den Behandlungs- und Entwicklungsverläufen erhalten und dem Nutzer auch mittel- und langfristige Trends anzeigen.
Foto: Collage aus vier Bildern zur Physiotherapie

Auf den Bildern ist eine Mitarbeiterin eines mobilen Sozial- und Pflegedienstes zu sehen, der auch Projektpartner bei Adaptifiy ist. Sie demonstriert mit einem älteren Ehepaar erste Entwürfe für Teile der späteren Demonstratoren des Projektes; © Frederic Pollmann/Universität Bremen, TZI

Spielt Datenschutz bei solchen Programmen auch eine Rolle?

Smeddinck: Absolut. Wir wollen ja von vielen Nutzern und verschiedenen Nutzergruppen Bewegungsdaten sammeln. Im therapeutischen Kontext fallen da auch medizinische Daten an. Deshalb ist es ganz wichtig, die Nutzer richtig darüber aufzuklären, was da passiert, und dass wir uns auf das Notwendigste beschränken, was die Datenanalyse angeht. Um Datenschutzfragen von Anfang an zu berücksichtigen ist gerade auch ein rechtswissenschaftliches Institut Mitglied in unserem Projektkonsortium.

Zu dem System gehören zwei Hardwarekomponenten, eine Sensormatte und ein Kamerasystem. Wie sind sie integriert, was zeichnen sie auf?

Smeddinck: Bei modernen Trackingmethoden, wie sie am prominentesten in der Microsoft Kinect zu finden sind, erstellt eine Infrarotkamera ein Tiefenbild des Raums. Sie erkennt einen Menschen darin und kann im Prinzip schon eine ganz gute Abschätzung über die Position und die Pose des Körpers eines Menschen im Raum liefern.

Bei einer gewissen Anzahl an Übungen kann man so schon erkennen, ob der Nutzer sich richtig bewegt. Gerade Rückenübungen sind häufig aber auch bodennah, zum Beispiel im Vierfüßlerstand oder liegend. Da ist es mit Kameras sehr schwierig, die genaue Körperhaltung festzustellen. Daher hatten wir die Idee, das Bild der Kamera mit dem Input aus einer Sensormatte zu fusionieren. Das ist eine Art Yoga- oder Übungsmatte mit Drucksensoren darin, die dann anzeigt, wie der Nutzer steht oder liegt. So können wir einerseits mehr über die Haltung des Skeletts erfahren, andererseits auch über die Balanceverteilung.

Welche Rückmeldung können Nutzer denn über ihre Fortschritte vom Programm erhalten?

Smeddinck: Dreierlei. Erstens kriegt man natürlich eine unmittelbare visuelle Rückmeldung im Spiel. Dann gibt es eine Rückmeldung über die qualitative Durchführung der Übungen. Daran soll der Nutzer erkennen, ob er die Übung richtig macht, sich in einer Schieflage befindet und die Balance gefährdet oder den Rücken ungünstig gedreht hat. Drittens sollen die Programme die Leistung des Nutzers auch über Zeit aufzeichnen und so Grundparameter wie die körperliche Bewegungsreichweite ermitteln. So können wir ein ganz anderes, objektives Bild von den Behandlungs- und Entwicklungsverläufen erhalten und dem Nutzer auch mittel- und langfristige Trends anzeigen.

Das Interview führte Timo Roth.
MEDICA.de