Neue Therapieoptionen durch KI-gestützte Prognosemodelle am Beispiel der operativen Versorgung der Wirbelsäule

In Deutschland wurden im Jahr 2021 rund 26,2 Millionen Patientinnen und Patienten wegen Rückenbeschwerden ärztlich behandelt. Eine wesentliche Ursache hierfür ist die zunehmende Verbreitung der Osteoporose, von der etwa 6,5 Millionen Menschen betroffen sind. Osteoporose spielt nicht nur bei osteoporotischen Frakturen, sondern auch bei vielen anderen Wirbelsäulen­erkrankungen eine entscheidende Rolle – insbesondere dann, wenn eine operative Versorgung notwendig ist. Verminderte Implantatstabilität, Lockerungen oder sogar Implantatversagen mit aufwendigen Folgeeingriffen sind typische Herausforderungen.

Die Vorhersage der mechanischen Eigenschaften des osteoporotischen Knochens als eine wesentliche Grundlage der OP‑Planung geschieht auf Basis von klinischen Bilddaten und ist hochkomplex. Standard und damit eine wesentliche Entscheidungsbasis in der flächendeckenden apparativen Basisdiagnostik ist die Dual Energy X-ray Absorptiometry (DXA)-Messung. Weitere Methoden sind die Messung der Knochendichte mittels quantitativer Computertomographie (qCT) sowie die Ermittlung der Hounsfield Units aus der standardmäßig durchgeführten Computertomographie (CT). Mechanische Kennwerte liegen im Regelfall nicht vor. 

In diesem Projekt werden Material- und Struktureigenschaften des Knochens des Stammskeletts (Spongiosa und Kortikalis) – bestehend aus Becken und Wirbelsäule – ermittelt und mit klinischen sowie diagnostischen Parametern korreliert. Ziel ist es, erstmals klinische Daten, Bild- und Strukturdaten sowie biomechanisch ermittelte mechanische Kennwerte zu einem KI-gestützten Prognosemodell zu vereinen. Für dieses ergeben sich zwei konkrete klinische Anwendungen:

1. Optimierte OP‑Planung
   Bei notwendigen Eingriffen soll die bestmögliche Implantatauswahl und -platzierung unterstützt werden – z. B. hinsichtlich Schraubendichte, Schraubentrajektorie oder zusätzlicher stabilisierender Maßnahmen,

2. Erkennung von Risikobereichen
   Anhand klinischer Bilddaten sollen Regionen der Wirbelsäule identifiziert werden, die ein erhöhtes Frakturrisiko aufweisen, um frühzeitig gezielte therapeutische Schritte einleiten zu können.

Das Fraunhofer IWU konzentriert sich vorrangig auf die biomechanische Charakterisierung sowie die digitale Modellbildung des Implantat-Knochen-Verbundes. Zudem verantwortet es die Fusionierung der verschiedenen Daten zu einem KI-gestützten Prognosemodell.

Die Universität Leipzig mit der Klinik und Poliklinik für Orthopädie, Unfallchirurgie und Plastische Chirurgie sowie dem Zentrum zur Erforschung der Stütz- und Bewegungsorgane (ZESBO) fokussiert sich insbesondere auf die klinischen Bild- und Patientendaten sowie die biomechanische Charakterisierung und Modellbildung der Knochenstrukturen mittels 3D-Druck. 

Laufzeit
Oktober 2025 bis Juni 2028

Fördermittelgeber
SAB