Het ergste wat iemand met artrose zijn gewrichten kan aandoen, is ze te zwaar belasten. De gevolgen van overbelasting zijn vaak stress op de gewrichten en wekenlang pijn. Aan de andere kant is het totaal ontzien van die gewrichten ook niet bevorderlijk. Volgens sportorthopeed Stefan Sell van het KIT Instituut voor Sport en Sportwetenschappen (IfSS) zijn bij preventie en behandeling van artrose, gewicht en voeding even belangrijk als de juiste hoeveelheid beweging. Met andere woorden, het is het beste voor de patiënt om elke dag gedurende een bepaalde tijd intensief te sporten, maar tegelijkertijd te veel stress te vermijden. Zoals bijvoorbeeld een stevige wandeling van enkele uren.

Algoritmes trainen met bewegingsdata

Maar hoe kun je dit alles juist beoordelen? Het is niet eenvoudig om de juiste maatregel te vinden. Niet al te veel mensen zijn in staat om de signalen van hun lichaam juist te interpreteren zonder professionele ondersteuning. Of je moet een goed getrainde sporter zijn.

©IfSS

Reden genoeg voor een consortium van sportwetenschappers, artsen, informatici en industriële partners om te werken aan een remedie tegen beschadigde knieën. Samen hebben ze een prototype van een high-tech kniebandage ontwikkeld. Deze is uitgerust met sensoren die gebruik maken van zelflerende algoritmes. Zo kan de belasting van de knie worden beoordeeld.

Het consortium werkte in totaal drie jaar aan de intelligente kniebandage “Anthrokinemat”. In de toekomst zal deze bandage artrosepatiënten helpen om hun dagelijkse bewegingen correct te doseren. Het model is uitgerust met talrijke sensoren die alle relevante gegevens over de belasting van de gewrichten verzamelen. Nog voordat de artrosepatiënt de stresslimiet overschrijdt, ontvangt hij al waarschuwingssignalen op zijn mobiele telefoon. Het doel is de patiënt ervan bewust te maken dat overbelasting kan leiden tot gevolgschade.

Kunstmatige neurale netwerken berekenen de overbelasting

Professor Thorsten Stein, hoofd van het BioMotion Center bij Fists, stelt dat het zoeken naar een geschikt algoritme voor het kwantificeren van de kniebelasting de grootste uitdaging was. “De sensoren kunnen alleen beweging meten, niet de belasting zelf. Bij artrose mogen gewrichten echter niet te zwaar belast worden. Daarom moeten we de krachten in de knie zo nauwkeurig mogelijk kunnen beoordelen”, benadrukt Stein.

Machine learning algoritmes – kunstmatige neurale netwerken – worden gebruikt om dit probleem op te lossen. Dit houdt in dat een algoritme met bewegingsgegevens wordt getraind. In de loop van het trainingsproces leert het algoritme automatisch de krachten in de knie te schatten, die gepaard gaan met beweging. “Artrose is een echte volksziekte”, legt Stefan Sell uit. Volgens officiële statistieken hebben ongeveer 35 miljoen mensen in Duitsland radiologische tekenen van artrose. Ongeveer tien miljoen daarvan zijn duidelijk ziek (in Nederland gaat het om ongeveer 1,5 miljoen patiënten). Omdat gewrichtsslijtage toeneemt met de leeftijd, lijdt een op de vier Duitse burgers boven de 50 en ongeveer 80 procent van de 75-plussers aan artrose. De wervelkolom is het meest aangetast. Artrose van het knie- en heupgewricht is ook wijdverbreid.

Gezamenlijk project van Unis, de BMWi en het bedrijf

In de afgelopen drie jaar hebben sportwetenschappers van het Karlsruhe Instituut voor Technologie (KIT) de basis gelegd voor de ontwikkeling van de slimme bandage. Voor hun werk ontvingen zij financiering van het federale ministerie van Economie en Energie (BMWi). De projectpartners zijn de universiteit van Bremen, de fabrikant van o.a. orthopedische hulpmiddelen Bauerfeind en het sensortechnologiebedrijf ITP. In een tweede onderzoeksproject wordt een prototype ontwikkeld.

De werkgroepen van Sell en Stein hebben onlangs een deel van deze onderzoeksresultaten gepubliceerd in het vakblad Sensors.