Entwicklung eines Verfahrens zur digitalen Erfassung von Körperhaltungen und Bewegungsmustern: Untersuchung zur Einsetzbarkeit von digitalen Technologien an den Schnittstellen von Arbeitswissenschaft, Sportwissenschaft, Rehabilitation und sozialmedizinischer Begutachtung

Durch aktuelle Veränderungen im deutschen Gesundheitssystem, dem demographi- schen Wandel und Änderungen in der Sozialgesetzgebung, gewinnt die arbeitsplatz- bezogene Rehabilitation zunehmend an Bedeutung. Mit Hilfe der arbeitsplatzbezo- genen Rehabilitation soll eine Verbesserung der Teilhabe am Sozialen- und Berufs- leben ermöglicht werden. Für eine möglichst effektive Therapieplanung und eine reli- able „return-to-work“ Prognose ist ein genauer Abgleich der Anforderungen, die ein Arbeitsplatz stellt und den (verbliebenen) Fähigkeiten des Rehabilitanden notwendig. Für die Beurteilung stehen standardisierte und valide Methoden zur Verfügung, bei- spielsweise Functional Capacity Evaluation (FCE) Verfahren und Profilvergleichsme- thoden. Jedoch sind Teile der Verfahren stark abhängig von der Erfahrung und der subjektiven Einschätzung des Bewerters, insbesondere die Beurteilung der Leis- tungsbereitschaft ist problematisch. Weiterhin gibt es ein Defizit bei der Informations- gewinnung und Übermittlung bei der Anforderungsanalyse.
Deshalb wurde in der hier präsentierten Arbeit ein Verfahren und ein digitales Tool entwickelt, welches sowohl bei der Anforderungsanalyse, als auch bei der Fähig- keitsanalyse unterstützend und objektivierend eingesetzt werden kann.
Das entwickelte System wurde sowohl im industriellen Umfeld, als auch in einem La- borsetting evaluiert. Die drei Hauptziele waren:
1. Die Evaluation der Interrater-Reliabilität zwischen dem digitalen System und einer manuellen Bewertung
2. Die Evaluation von digital objektivierbaren Parametern bei definierten Functional Capacity Evaluation Tests
3. Die objektive Prädiktion des subjektiven Belastungsempfindens einer Ver- suchsperson im Rahmen eines stufenförmigen Hebetests, auf Basis einer multidimensionalen Zeitreihenanalyse der Bewegungsmuster mit Algorith- men des maschinellen Lernens.
Abschließend wurden die Methoden und Ergebnisse mit einer Fokussierung auf die Einsetzbarkeit des entwickelten Systems im industriellen Umfeld und in Rehabilitati- onseinrichtungen diskutiert.
Schlagworte: Motion Capturing, Functional Capacity Evaluation, FCE, Maschinelles Lernen, Körperhaltungsanalyse, Bewegungsmustererkennung, arbeitsplatzspezifi- sche Rehabilitation