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Intelligente Einlegesohlen eröffnen die Zukunft der gehbasierten Gesundheitsüberwachung
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Eine der Aktivitäten, die wir alle täglich ausüben, ist das Gehen. Obwohl Sie vielleicht nicht viel Aufmerksamkeit darauf richten, wie Sie oder andere gehen, kann deren Gang viel über die Gesundheit aussagen.
Dies liegt daran, dass das zentrale Nervensystem an der Steuerung der Bewegungen unserer Gliedmaßen und der Aufrechterhaltung der Haltung beteiligt ist, während sich der Körper in Bewegung befindet.
Beeinträchtigte Bewegung und Gehen sind tatsächlich das Ergebnis von neurologischen Schäden, muskuloskelettalen Störungen und degenerativen Pathologien. Traditionell werden diese Zustände von Ärzten anhand von körperlichen und medizinischen Untersuchungen diagnostiziert, wobei die Ganganalyse nur in fortgeschrittenen Krankenhäusern und bei einer begrenzten Anzahl von Patienten durchgeführt wird.
Viele Wissenschaftler argumentieren, dass die Ganganalyse bei allen Patienten, die ein Risiko für diese Krankheiten tragen, sowie bei denen, die eine langfristige Rehabilitation benötigen, durchgeführt werden sollte. Das ist aus mehreren Gründen sinnvoll.
Erstens leidet etwa 7 % der US-Bevölkerung an ernsthaften Mobilitätseinschränkungen, die Probleme beim Gehen, Laufen, Bewegen oder Treppensteigen umfassen. Diese Mobilitätseinschränkungen sind ein häufiges und bedeutendes Merkmal vieler neurokognitiver Störungen wie Demenz und Parkinson (PD), die zunehmen.
Insbesondere PD führt zu Schwierigkeiten bei der Muskelkontrolle, die sich als Haltungsinstabilität und Gangstarreheit äußern. Auch Schlaganfälle verursachen asymmetrische Gliedmaßenbewegungen.
Dann gibt es die enormen Kosten, die mit diesen Krankheiten verbunden sind. Bewegungsstörungen kosten beispielsweise schätzungsweise 5 % des US-BIP. Viele dieser Krankheiten sind durch abnehmende motorische Kontrolle gekennzeichnet, etwa ungleichmäßiger Gang und Unregelmäßigkeiten beim Gehen.
Diese Veränderungen in den motorischen Zeichen können tatsächlich lange vor der eigentlichen Diagnose erkannt werden und bei der Behandlung helfen. Bei PD zum Beispiel haben die meisten Neuronen des Patienten bereits degeneriert, wenn die klinischen Diagnosekriterien erfüllt sind.
Daher besteht eindeutig ein Bedarf, den Gang und den Plantardruck während täglicher Aktivitäten zu überwachen, um eine frühe Erkennung verschiedener Störungen zu ermöglichen und frühzeitige Interventionen zu unterstützen, die potenziell die Krankheitsprogression verhindern oder verlangsamen können.
Das Erkennen von Gangirregularitäten in einem frühen Stadium ermöglicht es Gesundheitsfachkräften, personalisierte therapeutische Ansätze zu verfolgen und die Gesamtergebnisse für die Patienten zu verbessern.
Zusätzlich zur Diagnose und Behandlung spezifischer Zustände bietet die Ganganalyse bei älteren Menschen eine nicht-invasive und kostengünstige Methode, die allgemeine Gesundheit und Unabhängigkeit zu erhalten.
Hier sind Technologien wie Smartphones, Sensoren und sensorische Stoffe einige der kostengünstigen und leicht verfügbaren Optionen zur Überwachung der Aktivitäten von Personen. Tragbare Geräte sind ein weiteres wichtiges Werkzeug, das eine entscheidende Rolle spielen kann, indem es eine tägliche Überwachung des Gehens ermöglicht.
Insbesondere das Integrieren von Sensoren in Schuhe, um tragbare elektronische Geräte zu schaffen, bietet eine vielversprechende Strategie, die das Problem der derzeit in der medizinischen Praxis verwendeten Druckmessplattformen überwindet, um die Plantardruckverteilung zu messen.
Der Einsatz dieser Plattformen ist durch zeitliche und räumliche Beschränkungen limitiert. Eine neue Studie hat daher ein intelligentes, drahtloses Einlegesohlen‑System für räumlich aufgelöste Überwachung des Plantardrucks entwickelt, das sich auf die Kraftverteilung über die Fußsohle während belastender Aktivitäten wie dem Gehen bezieht. Dieses vollständig integrierte, selbstversorgende System ermöglicht die Echtzeit‑Visualisierung des Gangs in mehreren Modi.
Echtzeit‑Ganganalyse durch integriertes Sensornetzwerk
Forscher der Ohio State University haben einen neuen tragbaren, intelligenten Einlegesohlen‑Prototyp entwickelt, der in Echtzeit überwacht, wie Sie stehen, gehen und laufen. Dieses System kann den Nutzern nicht nur helfen, ihre Haltung zu verbessern, sondern auch Frühwarnungen für Zustände von einfacher Plantarfasziitis, einer häufigen Ursache für Fersenschmerzen, bis hin zu schwerwiegenderen Erkrankungen wie Parkinson zu geben.
Dieses Wearable wurde mit zweiundzwanzig kleinen (CNT/ACET/PDMS) Drucksensoren gebaut und auf den Oberseiten der Schuhe wurden kleine Solarmodule zur Stromversorgung eingesetzt.
Um das gesamte System effektiv und nachhaltig zu betreiben, wurde eine flexible Perowskit‑Solarzelle (FPSC) mit hoher Leistungsdichte, hohem Wirkungsgrad und ausreichender Flexibilität entwickelt, um mechanischen Belastungen im Gebrauch standzuhalten.
Das System bietet eine Echtzeit‑Gesundheitsüberwachung basierend darauf, wie eine Person geht – ein Prozess, der so einzigartig ist wie ihr Fingerabdruck.
Die Drucksensordaten werden gesammelt und via Bluetooth an ein Smartphone übertragen, um eine schnelle und detaillierte Analyse zu ermöglichen. Die Daten werden in Echtzeit übermittelt, sodass der Nutzer die Plantardruckverteilung in drei verschiedenen Modi in seiner Smartphone‑App visualisieren kann.
According to study co-author Jinghua Li, who’s an assistant professor of materials science and engineering at Ohio State:
„Unsere Körper tragen viele nützliche Informationen, von denen wir uns nicht einmal bewusst sind. Diese Zustände ändern sich ebenfalls im Laufe der Zeit, daher ist es unser Ziel, Elektronik zu nutzen, um diese Signale zu extrahieren und zu entschlüsseln, um bessere Selbst‑Gesundheits‑Checks zu fördern.“
Dies ist natürlich nicht der erste Versuch, ein solches Wearable zu entwickeln, das in den letzten Jahren verstärktes Interesse erfahren hat. Frühere Prototypen litten jedoch unter niedrigen Energiegrenzen und instabiler Leistung.
Daher muss das Team sicherstellen, dass ihr Wearable langlebig ist, eine konsistente und zuverlässige Stromversorgung bietet und Daten mit hoher Genauigkeit sammelt und analysiert.
„Unser Gerät ist innovativ in Bezug auf hohe Auflösung, räumliche Erfassung, Selbstversorgungsfähigkeit und die Möglichkeit, es mit Machine‑Learning‑Algorithmen zu kombinieren. Wir glauben, dass diese Forschung auf den Pioniererfolgen dieses Feldes weiter aufbauen kann.“
– Der Hauptautor der Studie, Qi Wang, Doktorand der Materialwissenschaften und -technik an der Ohio State
Veröffentlicht in der Zeitschrift Science Advances1, die Studie beschreibt die Entwicklung des vollständig selbstversorgenden intelligenten Systems.
Die Einlegesohle besteht aus Polyimid‑(PI‑)Kapselschichten, Elektroden, Kohlenstoffnanoröhren/Acetylen‑Schwarz/Polydimethylsiloxan (CNT/ACET/PDMS) und einer PDMS‑Schicht. PDMS ist bekannt für seine Biokompatibilität, Flexibilität und Formbarkeit.
Die Sensoren sind dicht in die PDMS‑Schicht integriert, wo sie Drucksignale in elektrische Signale umwandeln. Die Signale werden vom Analog‑zu‑Digital‑Wandler (ADC) auf der Leiterplatte (PCB) erfasst und an ein mobiles Gerät übertragen.
Der Einsatz von PDMS als strukturelles Sensormaterial und das Einbetten der Sensoren in die PDMS‑Schicht ermöglichen der Einlegesohle hohe Haltbarkeit, sodass sie Dehnung, Verdrehung und Falten standhalten kann.
KI‑gesteuerte Bewegungserkennung & nachhaltige Stromlösung
Neben dem Design und der Entwicklung der CNT/ACET/PDMS‑Drucksensoren erzielte das vollständig integrierte, drahtlose Smart‑Insole‑System zwei weitere Hauptziele: die Sicherstellung einer nachhaltigen Stromversorgung und den Einsatz von KI, um Bewegungszustände exakt zu erfassen und zu erkennen.
Das Team integrierte das Support‑Vector‑Machine‑Lernmodell (SVM) in das Smart‑Insole‑System, um verschiedene menschliche Bewegungszustände zu klassifizieren und zu erkennen.
Im Vergleich zu Deep‑Learning‑Modellen bietet dieses Machine‑Learning‑Modell Vorteile wie schnellere Trainingsgeschwindigkeit, Unabhängigkeit von großen Datensätzen, klar definierte Entscheidungsgrenzen und eindeutige Optimierungsziele, was es für diese Studie gut geeignet macht.
Das Modell wurde mit Daten aus acht verschiedenen Bewegungszuständen trainiert. Der Datensatz umfasste insgesamt 1275 gekennzeichnete Proben, von denen 80 % zum Training und der Rest zur Validierung verwendet wurden.
Nach dem Training konnte das SVM‑Modell die Eingabedaten kategorisieren und Erkennungsergebnisse erzeugen, die laut Studie für alle trainierten Zustände 100 % betrugen.
Mit diesem fortschrittlichen Modell war das System in der Lage, acht verschiedene Bewegungszustände zu identifizieren. Dazu gehören statische Bewegungen wie Sitzen und Stehen sowie dynamischere wie Hocken und Laufen. Es umfasst zudem einbeiniges Stehen, Gehen sowie das Auf- und Absteigen von Treppen.
Die Verteilung der Sensoren von den Zehen bis zur Ferse ermöglicht es Forschern, zu sehen, wie sich der Druck an verschiedenen Fußteilen je nach Aktivität, etwa Gehen versus Laufen, unterscheidet.
Aufgrund der komplexen Druckmuster in Zehen‑ und Fersenregionen werden dort mehr Sensoren platziert, während im Bogenbereich nur zwei vorhanden sind. Diese Designstrategie stellt sicher, dass selbst mit einer begrenzten Sensoranzahl wesentliche Fußdruckinformationen effektiv erfasst werden.
Wie zu erwarten, wird beim Gehen der Druck sequenziell von der Ferse zu den Zehen übertragen, im Gegensatz zum Laufen, bei dem fast alle Sensoren gleichzeitig Druck ausgesetzt sind. Zudem macht das Druckauftragszeit‑Intervall beim Gehen nur etwa die Hälfte der Gesamtzeit aus, beim Laufen etwa ein Viertel.
Bezüglich der Sicherheit stellt das Team sicher, dass ihr Gerät durch die Verwendung flexibler und sicherer Materialien für die Einlegesohlen ein geringes Risiko darstellt.
Für den Dauerbetrieb hat das Team winzige Lithium‑Batterien installiert, die das Wearable‑System mit Energie versorgen. Flexible Perowskit‑Solarmodule (FPSMs) wandeln Sonnenlicht in Energie um, die dann in diesen Batterien gespeichert wird, wodurch eine autarke Energieversorgung ermöglicht wird. Diese Batterien, im Bogenbereich der Einlegesohle integriert, erhöhen Komfort, Praktikabilität und Stabilität, ohne die täglichen Aktivitäten des Nutzers zu beeinträchtigen oder Schaden zu verursachen.
Hin zu personalisierter, präventiver & prädiktiver Gesundheitsversorgung
Was die Leistungsfähigkeit angeht, zeigten die von den Forschern entwickelten intelligenten Einlegesohlen beeindruckende Ergebnisse. Sie wiesen selbst nach 180.000 Kompressions‑ und Dekompressionszyklen keine nennenswerte Verschlechterung auf, was ihre Stabilität und langfristige Haltbarkeit demonstriert.
„Die Schnittstelle ist flexibel und recht dünn, sodass sie selbst bei wiederholter Verformung funktionsfähig bleibt. Die Kombination aus Software und Hardware bedeutet, dass sie nicht so stark eingeschränkt ist.“
– Li
Mit ihren intelligenten Einlegesohlen wollen die Forscher die Ganganalyse unterstützen, um frühe Anomalien zu erkennen, die mit neurologischen Erkrankungen wie Parkinson, muskuloskelettalen Störungen und fußdruckbedingten Zuständen wie diabetischen Fußulzerationen verbunden sind.
Die niedrigen Kosten des Systems, zusammen mit seiner mechanischen Robustheit und einfachen Fertigung, ermöglichen kundenspezifische, ergonomische Designs für Patienten mit hohen Fußgewölben oder Plattfüßen.
Darüber hinaus macht der Einsatz von KI im neuen System eine auf die individuellen Bedürfnisse und den Lebensstil jedes Einzelnen zugeschnittene Gesundheitsversorgung möglich. Das bedeutet, dass Träger das System sogar zur Korrektur ihrer Haltung, zur Verletzungsprävention und zur Überwachung der Rehabilitation nutzen können.
Doch das ist noch nicht alles; die Forscher glauben, dass ihr System künftig für Bewegungsoptimierung, Ermüdungsprognose und individuell angepasste Fitnesstrainings eingesetzt werden kann. Die Studie stellte fest:
„Insgesamt dient die integrierte intelligente Einlegesohle als praktikable Lösung, um die nächste Generation von Gesundheitspraktiken und das Internet der Dinge zu revolutionieren. Das Konzept, das die Synergie von Materialien, Geräten, Hardware und Software beinhaltet, kann potenziell auf alternative Bereiche ausgeweitet werden und eröffnet spannende Möglichkeiten für die digitale Interaktion zwischen Menschen und der Welt.“
Jetzt, falls Sie sich fragen, wann Sie diese Wearables in die Hände bekommen können, erwarten die Forscher, dass die Technologie innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre kommerziell verfügbar sein wird.
Derzeit arbeitet das Team daran, die Fähigkeit des Systems zur Gestenerkennung weiter zu verbessern, was Tests an vielfältigeren Populationen erfordern würde. Laut Li:
„Wir haben so viele Variationen zwischen Individuen, dass die Demonstration und das Training dieser fantastischen Fähigkeiten an unterschiedlichen Populationen etwas ist, dem wir weitere Aufmerksamkeit schenken müssen.“
Innovative Unternehmen
Nike Inc.
In der Welt der Wearables haben die Technologieriesen Apple (AAPL ) und Alphabet Inc. (GOOG ) (GOOGL ) einen bedeutenden Marktanteil erobert. Apple führt im Bereich tragbarer Gesundheitstechnologien mit seiner Apple Watch, während Google mit dem Fitness‑Tracker Fitbit seine Spuren hinterlässt.
Heute konzentrieren wir uns jedoch auf den Schuhgiganten Nike, der seine digitalen Gesundheits‑ und Smart‑Apparel‑Angebote kontinuierlich erweitert.
Im Wearable‑Markt hat Nike im Laufe der Jahre mehrere Produkte angeboten, darunter am Handgelenk getragene Geräte wie Sportuhren und Aktivitäts‑Tracker‑Armbänder.
Letzten Sommer brachte Nike seinen selbstschnürenden Basketballschuh Adapt BB auf den Markt, der, wie der Name schon sagt, sich in Echtzeit an die Form Ihres Fußes anpasst, um ein optimales Gefühl zu gewährleisten. Ein spezieller Motor und ein Getriebe im Schuh erfassen den Raum um Ihren Fuß und passen sich anschließend an, um Ihnen eine enge Passform zu bieten.
Nike Adapt BB ist ein kontinuierlich aktualisiertes Performance‑Produkt, das mit einer App und einem fortschrittlichen Power‑Lacing‑System ausgestattet ist. Das Unternehmen hat Basketball als Einstiegspunkt für den Schuh gewählt, wobei das FitAdapt‑System künftig auf andere Sport‑ und Lifestyle‑Produkte übertragen werden soll, sobald es für Basketball die optimale Passform liefert.
Nike hat zudem ankündigt eine Partnerschaft mit dem Erholungs‑Technologie‑Anbieter Hyperice, um tech‑unterstützte Stiefel namens Hyperboot zu entwickeln. Ziel der Zusammenarbeit ist es, tragbare Technologie für Athleten zu schaffen, die deren Leistung und Regeneration verbessert.
Diese batteriebetriebenen High‑Top‑Schuhe sollen sowohl beim Aufwärmen als auch bei der Regeneration unterstützen. Die Stiefel bieten Wärme‑ und dynamische Luftkompressionsmassage, die in bis zu drei Stufen per Knopfdruck einstellbar ist.
„Der Hyperboot bereitet den Körper auf die Aktivität vor, egal ob Sie um einen Titel kämpfen oder viel auf den Beinen sind bei der Arbeit.“
– Tobie Hatfield, Senior Director of Nike Athlete Innovation
Diese Partnerschaft arbeitet zudem an einer vielseitigen Weste, die thermoelektrische Kühler nutzt, um sofortige Wärme und Kühlung zu liefern, sodass Athleten das Umfeld, das sie nicht kontrollieren können, gezielt ansteuern können. Die Sensoren der thermischen Module in der Weste überwachen autonom die Körpertemperatur und halten sie aufrecht.
NVDA Preisdiagramm
Mit einer Marktkapitalisierung von 84,5 Milliarden $ notieren Nike‑Aktien derzeit bei 57,23 $, ein Rückgang von 24,5 % im Jahresverlauf. Das Unternehmen weist ein EPS (TTM) von 3,01, ein KGV (TTM) von 19,04 und eine Eigenkapitalrendite (ROE, TTM) von 31,93 % auf. Nike zahlt zudem eine Dividendenrendite von 2,80 %.
Bezüglich der Unternehmensfinanzen berichtete Nike im März 2025 Ergebnisse für das dritte Quartal, das am 28. Februar 2025 endete, mit einem Umsatz von 11,3 Milliarden $, ein Rückgang von 9 % gegenüber dem Vorjahr, während die Bruttomarge auf 41,5 % sank und der verwässerte Gewinn je Aktie bei 0,54 $ lag, ein Rückgang von 30 %.
Barmittel und Äquivalente sowie kurzfristige Investitionen am Quartalsende beliefen sich auf 10,4 Milliarden $, während Nike 1,1 Milliarden $ an Aktionäre über 594 Millionen $ Dividenden und 499 Millionen $ Aktienrückkäufe zurückgab.
„Ermutigend ist, dass NIKE in diesem Quartal einen Einfluss hatte, indem es mit Sport durch Athleten‑Storytelling, Performance‑Produkte und große Sportmomente führend war. Das operative Umfeld ist dynamisch, aber das Wichtigste für NIKE ist, Athleten mit neuen Produktinnovationen zu bedienen und die Marken‑Dynamik durch Sport neu zu entfachen.“
– CEO Elliott Hill
Für das vierte Quartal prognostiziert das Unternehmen einen stärkeren Rückgang als erwartet. Interessanterweise schaltete Nike in diesem Jahr nach fast drei Jahrzehnten erstmals einen Super‑Bowl‑Spot. Das Unternehmen sieht sich derzeit der Bedrohung durch die reziproken Zölle von Präsident Donald Trump gegenüber, die die Lieferkette, insbesondere in Vietnam, Indonesien und China, beeinträchtigen.
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Fazit
Mit der rasch alternden Weltbevölkerung wird die Aufrechterhaltung der körperlichen Funktion und Unabhängigkeit für das allgemeine Wohlbefinden extrem wichtig. Hierbei ist die Überwachung des Gangs ein Schlüssel, um eine kostengünstige Möglichkeit zur Bewertung verschiedener altersbedingter Erkrankungen des Nervensystems zu bieten und wertvolle Einblicke in die Gesundheit und potenzielle Mobilitätseinschränkungen älterer Generationen zu geben. Die Ganganalyse bietet zudem ein vielversprechendes Frühdiagnosetool, um Abnormalitäten zu erkennen, bevor sie chronisch oder behindernd werden.
Das neueste selbstversorgende System mit seiner Echtzeit‑Ganganalyse zeigt enormes Potenzial für präventive Gesundheit. Die Integration mit KI und Smartphone‑Apps könnte zudem die Haltungskorrektur, Verletzungsprävention und sogar die Sturzerkennung für die breite Masse zugänglich machen und so zu einer gesünderen Bevölkerung und Zukunft beitragen!
Studienreferenzen:
1. Wang, Q., Guan, H., Wang, C., Lei, P., Sheng, H., Bi, H., Hu, J., Guo, C., Mao, Y., Yuan, J., Shao, M., Jin, Z., Li, J., & Lan, W. (2025). A wireless, self-powered smart insole for gait monitoring and recognition via nonlinear synergistic pressure sensing. Science Advances, 11(16). https://doi.org/10.1126/sciadv.adu1598
