Orthopädische Einlagen mit AI

Orthopädische Einlagen werden heute noch häufig aufwändig nach Erfahrung hergestellt. So sollen Probleme am Gangapparat gelöst und Schmerzen gelindert werden. Könnte eine AI nicht viel präzisere Einlagen modellieren, und wäre das eine Startup-Idee?

Orthopädische Schuheinlagen sind für viele Menschen unverzichtbar, sei es aufgrund von Fussfehlstellungen, Haltungsproblemen oder nach einer Operation. Oliver beispielsweise trägt seit seiner Knieoperation orthopädische Einlagen. Der Weg zu einer individuell passenden Einlage beruht auf traditioneller Handwerkskunst.

Viele Orthopäden nehmen Fussabdrücke und analysieren den Gang, um manuell ein Modell der perfekten Einlage zu erstellen. Ihre Erfahrung und Intuition sind entscheidend, um die richtigen Korrekturen vorzunehmen. Doch dieser Prozess ist subjektiv, zeitaufwendig und nicht immer optimal reproduzierbar.

Die Idee: Perfekte Einlagen durch AI-gestützte Analyse

Anstatt uns primär auf die Herstellung der Einlagen zu konzentrieren, setzen wir mit unserer Idee früher an: bei der Diagnose und Modellierung. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz könnten wir eine Software entwickeln, die anhand von Bildern und Videos die Fussstruktur und Bewegungsmuster analysiert. Die AI kann dabei Muster in der Haltung und im Gangbild erkennen, die für das menschliche Auge nicht offensichtlich sind, und präzise 3D-Modelle der optimalen Einlagen erstellen.

3D-Modell eines Fussabdruckes, selbst erstellt

Während es bereits Firmen gibt, die digitale Lösungen für orthopädische Einlagen anbieten – auch in Zürich –, ist der tatsächliche AI-Anteil oft fraglich. Viele setzen lediglich auf standardisierte 3D-Scans und parametrische Modelle, ohne dass eine intelligente Analyse der individuellen Beschwerden erfolgt.

Herausforderungen: Datenbeschaffung statt 3D-Druck

Unsere Diskussion hat sich zu schnell in Richtung 3D-Druck entwickelt. Als Test haben wir selbst Einlagen mit einem 3D-Drucker produziert, die von einem Fussabdruck automatisch errechnet werden. Doch die Produktion ist nicht die Herausforderung – sie ist technisch längst gelöst. Die eigentliche Innovation liegt in der Datengrundlage für das AI-Training.
Damit wir eine zuverlässige AI entwickeln können, benötigen wir eine grosse Menge an Trainingsdaten: Bilder, Videos und Ganganalysen von Patienten mit unterschiedlichsten orthopädischen Beschwerden sowie die “Ground Truth”, also die dafür passenden Schuheinlagen. Die Frage ist: Wie kommen wir an diese Daten? Eine enge Zusammenarbeit mit Orthopäden und Physiotherapeuten wäre notwendig, ebenso wie der Zugriff auf bestehende Datenbanken und Forschungsergebnisse.

Lean Canvas

Problem

Einlagen werden häufig nach Erfahrung hergestellt, keine objektiven Kriterien

Existing Alternatives​

Einlagen von Orthopäden

Getsteps.de beschäftigt Orthopäden, die anhand eines zugeschickten Fussabdruckes Einlagen erstellen

Solution​

eine AI mit Aufnahmen von Füssen, Haltung und Bewegungsapparat trainieren

massgeschneiderte Einlagen produzieren lassen

Key Metrics​

A – Anzahl Website-Visits
A – Anzahl Einsendung Abdruck-Sets
R – Anzahl wiederholte Bestellungen
R – Anzahl Einlösungen Coupons von Freunden
R – Umsatz pro Einlage / pro Kunde

Unique Value Proposition​

Einlagen, die die zugrundeliegenden Haltungs- oder Bewegungsapparats-Probleme lösen

High Level Concept​

AI für orthopädische Einlagen

Unfair Advantage

AI-Experten im Team

Channels

Ads

Landing Page

Scan-App für Orthopäden und/oder Endnutzer

Versand der Einlagen per Post an Endnutzer

Customer Segments ​

Menschen mit orthopädischen Problemen

Orthopäden

Early Adopters

aufgeschlossene Sportärzte

junge Sportler

Cost Structure​

Videosequenzen von Bewegungen und Füssen einkaufen

AI trainieren und betreiben

3D-Druck der Einlagen

Revenue Streams

Verkauf der Einlagen, ev. im Abo-Modell

Lean Canvas is adapted from Business Model Canvas and is licensed under the Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Un-ported License.

Der nächste Schritt: Daten sammeln und ein Modell trainieren

Unsere Vision wäre klar: Eine AI, die nicht nur den Gang und Füsse scannt, sondern aktiv Muster erkennt und daraus hochindividuelle orthopädische Einlagen generiert und über die Zeit anpasst und verbessert. Die Einlagen sollen nicht nur Symptome lindern, sondern zugrunde liegende Probleme langfristig lösen. Der Weg dorthin führt über die Zusammenarbeit mit Experten, dem Zugang zu relevanten Daten und der Entwicklung eines intelligenten Analysemodells.

Unsere Meinung

Das ist ein perfektes Problem für Computer Vision und AI: Laufband-Video und Fussabdrücke als Input und ein Vorschlag für die Schuheinlage als Output. Tönt für mich nach einem tollen Projekt, was ich gerne machen würde. Eine Schwierigkeit sehe ich bei der Beschaffung der Trainingsdaten. Vermutlich das einfachste wäre es, mit Orthopäden zusammenzuarbeiten, die am Anfang noch alles von Hand machen. Dadurch lernt das System, wird besser und kann schon bald mit Vorschlägen helfen.
Ich finde das ganze auf jeden Fall spannend und wir sollten in einem nächsten Schritt nach weiteren Existing Alternatives umschauen, um einen USP für uns zu finden.
Marcel
Der Mix aus physischem Problem und virtuellen AI-Werkzeugen fasziniert mich. Der Markt ist zudem gross, wird doch geschätzt, dass 20% der Bevölkerung orthopädische Einlagen nutzt. Wie schnell sich eine solche neue Lösung in der sich langsam bewegenden Gesundheitsbranche etablieren lässt, kann ich nicht einschätzen.
Matthias
Seit einem Marathon habe ich Knieprobleme, die auch mit einer Kniespiegelung nicht gelöst werden konnten. Seither trage ich orhopädische Einlagen. Trotzdem bereitet mir joggen und bereits längeres Gehen wochenlang Schmerzen, weshalb ich auf solche sportlichen Aktivitäten verzichte.

Ich bin davon überzeugt, dass eine AI effektiver Einlagen modellieren kann, als dass das der erfahrenste Orthopäde machen kann. Daher würde ich die Idee gerne weiterverfolgen.
Oliver

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One Response

  1. Ich finde die Idee gut, bin darauf gestoßen, weil ich ein Fuss Problem habe, bei dem scheinbar niemand helfen kann und ich gerne den Fußabdruck des gesunden Fußes (hatte immer sehr symmetrische Füße vor dem Unfall) spiegeln möchte, denn die Veränderung soll nicht manifestiert, sondern beseitigt werden, beziehungsweise eben der Fuß in die richtige Form gebracht; und einen Anbau an diese Einlage machen, um zu verhindern, dass die Ferse im Bewegungsablauf aufgrund der Verformung kippt und regulierbare Bänder an bestimmten Stellen, um den Fuß in die richtige Form zu zwingen und so die Spannung im Bein wieder physiologisch zu bekommen. (Momentan verdreht es mir den Unterschenkel gegen den Oberschenkel. Was Knie und Hüfte rasant zerstört. Ärzte meinen oft, ich würde dramatisieren oder wäre paranoid. Aber ich bin Bewegungsexprtin von Kind an. Da es tatsächlich nicht nur in Belastung, sondern auch in Ruhe passiert haben die Gelenke keine Neutralstellung und keine Möglichkeit zu regenerieren )
    Möglicherweise könnt ihr relevante Daten von Experten in Kliniken bekommen und niedergelassenen Orthopäden und Unfallchirurgen. Sprecht bitte auch mit anderen Experten wie Spiral-Dynamikern, Osteopathen, Physiotherapeuten, Orthopädieschuhtechnikern, Orthopädietechnikern, Läufern, Sportlern und anderen Bewegungsexperten. Während meiner nunmehr 5-jährigen Odyssee habe ich die Erfahrung gemacht, dass diese oft einen weiteren Blick haben als Erstere und ein besseres Verständnis für die Zusammenhänge in der aufsteigenden Kette –denn der Fuß bewegt sich ja nicht für sich selbst, sondern beeinflusst den ganzen Körper.
    Viele Grüße und viel Erfolg
    Andrea Beterke

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Über uns

Wir sind drei Startupper aus Zürich, auf der Suche nach neuen Geschäftsmodellen. Hier teilen wir unsere Ideen offen und freuen uns über Dein Feedback!

Marcel

Nach seinem Doktorat in Informatik an der ETH Zürich arbeitete Marcel in verschiedenen Startups, darunter auch in seinem eigenen. Anschliessend war er neun Jahre bei Apple tätig, wo er Teams und Projekte im Bereich Computer Vision und Künstlicher Intelligenz leitete. Marcel ist Advisor in mehreren Startups. Darüber hinaus berät er mit seiner Firma Nuivis auch grössere Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz.

Matthias

Nach seinem Master in Informatik mit Nebenfach Architektur an der ETH Zürich forschte Matthias am Xerox Palo Alto Research Center PARC an kontextbasierten KI-Technologien. 2007 gründete er ein Studio und entwickelte preisgekrönte AR-, VR- und XR-Projekte für Kunden wie Meta, Red Bull oder Universal Studios. Als internationaler Konferenzredner, Jurypräsident von Best of Swiss Apps und Berater teilt er sein Wissen über Technologie und Unternehmertum. Nebenbei widmet er sich 3D-Druck, Elektrodenschweissen, Longevity und Sport. Er ist verheiratet und Vater von drei Kindern.

Oliver

Oliver ist Tech-Entrepreneur mit Fokus auf digitalen Geschäftsmodellen und zweiseitigen Plattformen. Als Startup-Gründer, Verwaltungsrat und Lecturer an verschiedenen Hochschulen beschäftigt er sich intensiv mit den Themen Entrepreneurship, Startups, Technologie, Innovation Management und digitale Ökonomie.