CareLit Fachartikel

KI-gestützte Untersuchung in der nicht-operativen Versorgung symptomgebender Erkrankungen des Kniegelenks – ein multiprofessionelles Konzept (KINEESIO)

Elke Schulze, Christoph Palm, Maximilian Kerschbaum, Roman Seidel, Lars Lehmann, Michael Koller, Andrea Pfingsten · MSK – Muskuloskelettale Physiotherapie · 2024 · Heft 05 · S. 312-321

Dokument
928263
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
MSK – Muskuloskelettale Physiotherapie
Autor:innen
Elke Schulze, Christoph Palm, Maximilian Kerschbaum, Roman Seidel, Lars Lehmann, Michael Koller, Andrea Pfingsten
Ausgabe
Heft 05 / 2024
Jahrgang 28
Seiten
312-321
Erschienen: 2024-12-01 00:00:00
ISSN
2701-6986

Zusammenfassung

ZusammenfassungBeschwerdebilder am Kniegelenk aufgrund muskuloskelettaler degenerativer oder verletzungsbedingter Erkrankungen sind häufig, nehmen im Alter zu und sind mit der steigenden Inanspruchnahme ärztlicher und therapeutischer Behandlungsmaßnahmen verbunden. Einer erfolgreichen Therapie gehen oft notwendige zeit- und ressourcenaufwendige Untersuchungen zur Erkennung und Differenzierung der patient*innenspezifischen Problematik voraus.Im Zusammenhang mit der nicht-operativen Versorgung des Kniegelenks hat ein sektorübergreifendes multiprofessionelles Forschungsteam ein Konzept entwickelt, um künstliche neu…

Schlagworte

Kniegelenk Diagnose Physiotherapie Künstliche Intelligenz knee joint diagnosis physiotherapy artificial intelligence MSK – Muskuloskelettale Physiotherapie