Der datengesteuerte Ansatz verbessert die Geschwindigkeit und Konsistenz der Beinanpassung prothetisches Bein

Forscher haben eine neue, datengetriebene Methode entwickelt, um prothetische Beine anzupassen, was zu einer besseren Einstellung der Prothetik, in geringerer Zeit und zu geringeren Kosten führen könnte.

Die Technologie wurde von Radii Devices und der University of Southampton entwickelt, und die Ergebnisse eines NHS -Versuchs wurden heute veröffentlicht [22 August 2025] in JMIR Rehabilitation und Assistenztechnologie.

Die Studie zeigt, dass unterhalb der Knie-Prothesen mit dem neue Ansatz entwickelte Prothesen im Durchschnitt so komfortabel waren wie die von hochqualifizierten Prothetikern, jedoch mit konsequenteren Ergebnissen. Entscheidend ist, dass die neue Methode sofort ein grundlegendes Design erzeugt.

Die richtige Passform finden

Das Team hinter der Software hofft, dass datengesteuerte ‚Socket‘ Designs-die Verbindung zwischen der Person und ihrer Prothese-die Zeit, die Anzahl der Iterationen und die Anzahl der Termine verkürzt, die erforderlich sind, um zu einem Prothesen-Glied zu gelangen, mit dem sich der Patient wohl fühlt. Dies würde nicht nur die Erfahrungen der Patienten verbessern, sondern auch dazu beitragen, Wartelisten zu klären.

Prothesen sind personalisiert, um sicherzustellen, dass die Prothese bequem, funktional und sicher ist. Die Steckdose trägt das gesamte Körpergewicht und die dynamischen Kräfte der Person beim Gehen. Daher muss sie sorgfältig ausgeglichen werden, um Druck zu verteilen, ohne das Gliedgewebe zu beschädigen oder Beschwerden zu verursachen.

Traditionell macht ein Prothetiker einen Gipsguss des Beins und fordert es um, um eine Steckdose zu produzieren, die das richtige Gleichgewicht erreicht und Versuchsversionen produziert, bevor er sich auf ein definitives entscheidet. Heutzutage verwenden viele Prothetisten eine CAD-Software (computergestützte Design) in ähnlicher Weise. Wichtig ist, dass dies eine digitale Aufzeichnung des Designprozesses erstellt, den das Team nutzen konnte.

Verwenden von Daten, um zu einem personalisierten Design zu gelangen

Radii Devices Ltd, ein Spin-out-Unternehmen der University of Southampton, hat Software entwickelt, die auf Daten früherer Prothesen-Sockel-Designs ausgeht, um Empfehlungen für die bequemste Sockelform mit einem 3D-Scan des Rest-Gliedes des Patienten zu erzeugen.

Durch die Analyse von Hunderten früherer Prothesenkonstruktionen konnten wir Trends zwischen verschiedenen Patientenmerkmalen wie der Form und Größe der Restzahlen und erfolgreichen Sockelformen identifizieren.

Anschließend können wir das Rest -Glied eines neuen Patienten scannen und eine personalisierte Entwurfsempfehlung erstellen, die auf Merkmalen basiert, die in der Vergangenheit für ähnliche Patienten erfolgreich waren. „

Dr. Joshua Steer, Gründer und CEO von Radii Devices und Co-Autor der Studie

Um die Wirksamkeit der datengesteuerten Socket-Designs zu testen, führte das Team eine Studie mit Patienten aus drei NHS-Prothesen-Rehabilitationszentren durch. Siebzehn Patienten erhielten einen Versuchssocket, der von einem Prothetiker entworfen wurde, und eines, das mit der neuen Methode entworfen wurde. Sie wurden dann gebeten, den Komfort der Steckdosen zu vergleichen und ihnen eine Punktzahl von zehn zu verleihen und über ihre Erfahrungen mit Sockel -Anpassung zu interviewen.

Die Studie ergab, dass es im Durchschnitt keinen Unterschied in den Komfortbewerten und weniger Komfort-Variationen in den datengesteuerten Socket-Designs gab. Mehrere Teilnehmer bevorzugten die Anpassung des datengetriebenen Socket-Designs, wenn sie um Feedback gefragt wurden, und ließen sie in ihre endgültige Prothese verwandeln.

Arbeiten mit Prothetisten

Die Entwurfsempfehlungen sind in der klinischen Praxis nicht alleine eingesetzt. Stattdessen stellt sich das Team Prothetisten vor, die mit der Technologie arbeiten, um die Patientenerfahrung weiter zu verbessern.

Alex Dickinson, Professor für Prothetics Engineering an der University of Southampton, half bei der Entwicklung der neuen Methode und der Beweisbasis dahinter. Er sagte: „3D -Scans können uns viel über die Form des Restgliedes von außen erzählen, aber sie sagen uns nicht, was unter der Haut vor sich geht. Nur ein hochqualifizierter Prothetiker kann Dinge wie Knochensporen und Neurome identifizieren und wissen, wie man Designs angeht, um zu vermeiden, dass Schmerzen oder Schäden in diesen empfindlichen Bereichen verursacht werden.

„Wir haben den datengesteuerten Socket-Design-Ansatz entwickelt, um die Zeit der Prothetisten zu retten, indem wir ihnen eine solide Basis für die Arbeit geben, damit sie ihr Fachwissen verwenden können, wo es am wertvollsten ist, um genaue Anpassungen auf die spezifischen Bedürfnisse ihrer Patienten zugeschnitten zu haben. Die Methode hilft Prothetisten effektiv, voneinander zu lernen.“

Fast 100 Menschen haben inzwischen ein Beinprothese in mehreren Zentren in Großbritannien und den USA entworfen.

Das Projektteam umfasste Physiotherapeuten, Gesundheitswissenschaftler und Software -Ingenieure.

Maggie Donovan-Hall, Professorin für Psychologie in Prothetik und Orthesen an der Universität von Southampton und Co-Autor der Studie, sagte: „Diese Studie wurde entwickelt, um die Verwendung datengesteuerter Socket-Designs von ‚Worst-Case‘ ohne zusätzliche Input von Prothetisten zu testen.

„Die Tatsache, dass sie unter diesen Umständen so gut gespielt haben, ist sowohl überraschend als auch ermutigend, aber der wahre Wert dieses Tools besteht darin, dem Prothetisten schnell ein Startentwurf zu geben, was bedeutet, dass sie viel mehr Zeit damit verbringen können, mit ihrem Patienten zu arbeiten, um die komplexeren, personalisierten Aspekte des Designs zu perfektionieren.

Die letzte Phase dieser Studie ist jetzt im Gange, in dem die Software-Schnittstelle mit Klinikern entwickelt wird, um ihnen die effektivste Möglichkeit zu bieten, datengesteuerte Socket-Designs in ihre Praxis einzubeziehen.

Evidenz-generierte Sockets für transtibiale Prothesen im Vergleich zu herkömmlichen computergestützten Designs: Eine Studie mit mehreren Methoden aus der Perspektive des Patienten wird in JMir Rehabilitation and Assistive Technology veröffentlicht.

Die Arbeit wurde von Innovate UK, dem Institut für Biowissenschaften der University of Southampton, dem orthopädischen Forschung in Großbritannien und der Royal Academy of Engineering unterstützt.

Quellen: