Digital, Fitness, Gesundheit, Markt | Autor/in: Prof. Dr. Marco Speicher |

Revolution durch datenbasierte Innovation: KI in der Fitness- und Gesundheitsbranche

Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Fitness- und Gesundheitsbranche kann im heutigen digitalen Zeitalter nicht hoch genug eingeschätzt werden. KI-Technologien haben eine neue Ära der individualisierten Betreuung eingeläutet und machen es möglich, riesige Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren.

KI-Technologie zu Ihrem Vorteil nutzen

Künstliche Intelligenz wird in der Fitness- und Gesundheitsbranche durch tragbare Geräte und Anwendungen dazu genutzt, die körperliche Aktivität zu überwachen und zu optimieren, wichtige Gesundheitskennzahlen zu erfassen und maßgeschneiderte Trainingspläne anzubieten.

So sammeln und analysieren beispielsweise KI-gestützte Fitnesstracker und Wearables Daten zur körperlichen Aktivität, zum Schlafverhalten und zur Herzfrequenz und helfen so dem Einzelnen, seine Gesundheit zu überwachen und sein Fitnessniveau zu verbessern.


Lesetipp: Was Wearables bringen und wie sie eingesetzt werden können, erfahren Sie im Fachartikel 'Smarte Trainingsbegleiter' von Andreas Barz.


KI-gesteuerte Leistungsanalysetools bieten Trainern und Sportlern unschätzbare Einblicke in die sportliche Leistung, dienen der Optimierung von Spiel- und Trainingsstrategien und können zur Prävention von Verletzungen eingesetzt werden.

Darüber hinaus spielt die KI eine entscheidende Rolle im Gesundheitswesen, von der Krankheitsfrüherkennung und -diagnose mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens bis hin zur Entwicklung von Medikamenten und der Personalisierung von Behandlungen (Esteva et al., 2017).


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Diese technologischen Fortschritte haben zu einem datengesteuerten Ansatz in den Bereichen Fitness, Sport und Gesundheit geführt, der es dem Einzelnen ermöglicht, fundierte Entscheidungen über seine Gesundheit zu treffen, die sportliche Leistung zu optimieren und die Früherkennung und Prävention von Krankheiten zu erleichtern.

Im Folgenden soll ein Überblick über aktuelle Anwendungen von KI in der Fitness-, Sport- und Gesundheitsbranche im Hinblick auf die Prozessoptimierung gegeben werden.

Predictive Analytics für Gesundheitsrisiken

In den letzten Jahren hat sich die Anwendung von KI rapide entwickelt und erhebliche Fortschritte gemacht. Eine der vielversprechendsten Anwendungen von KI ist unter dem Fachbegriff 'Predictive Analytics' bekannt und wird auch im Kontext der Gesundheit und körperlichen Leistungsfähigkeit eingesetzt.

Hierbei handelt es sich um eine Disziplin innerhalb der KI, die Datenanalysen und maschinelles Lernen verwendet, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. (Auch interessant: 'Gamechanger Künstliche Intelligenz')

Die Anwendung von Predictive Analytics in der Fitness- und Gesundheitsbranche bietet neben der Früherkennung von Krankheiten oder sonstigen Gesundheitsrisiken noch weitere zahlreiche Vorteile, wie zum Beispiel eine kosteneffizientere und personalisierte Kundenbetreuung, denn mithilfe von KI können individuelle Gesundheits- bzw. Leistungsprofile erstellt und personalisierte Trainings- und Ernährungsempfehlungen generiert werden.

Dies führt zu maßgeschneiderten Betreuungsstrategien und potenziell besseren Ergebnissen. Die Früherkennung und präventive Behandlung von Gesundheitsrisiken kann außerdem die Gesundheitskosten erheblich reduzieren, da teure spätere Behandlungen vermieden werden können (Nithya & Ilango, 2017).

Hier können Schnittstellen der medizinischen Behandlung mit körperlicher Aktivität generiert werden, was einen essenziellen Beitrag zur Verbesserung der allgemeinen Gesundheit und körperlichen Leistungsfähigkeit leisten könnte.


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Betrachtet man beispielsweise Erkrankungen am metabolischen Syndrom oder an Diabetes mellitus Typ 2, so könnte durch Predictive Analytics nicht nur eine Früherkennung der an der Entstehung beteiligten Gesundheitsrisiken stattfinden, sondern automatisch auch eine Empfehlung zu einer Trainings- und Ernährungsintervention inklusive Ansprechpartner in Fitness- und Gesundheitseinrichtungen gegeben werden.

Somit könnte Kunden in der Fitness- und Gesundheitsbranche eine optimale Betreuung geboten werden.

Anwendung von Predictive Analytics

Die Anwendung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen erfordert umfangreiche Datenquellen und hocheffiziente Algorithmen. Hier die notwendigen Schritte, der Reihenfolge nach aufgelistet und kurz erläutert:

  1. Zu Beginn werden die erforderlichen Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, darunter allgemeine Gesundheitsdaten, Leistungs- und Gesundheitsdiagnostiken, medizinische Befunde und sogar Daten aus Wearables wie Fitnesstrackern.
  2. Die gesammelten Daten werden anschließend bereinigt und in einem einheitlichen Format zusammengeführt, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind.
  3. Wenn das Datenvolumen groß genug und möglichst gut bereinigt ist, können die KI-Algorithmen damit beginnen, relevante Merkmale oder Muster in den Daten zu identifizieren, die auf Gesundheitsrisiken hinweisen können.
  4. KI-Modelle, wie neuronale Netzwerke oder Entscheidungsbäume, werden dann auf Grundlage der extrahierten Merkmale trainiert. Dies geschieht mit historischen Daten, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren.
  5. Das trainierte Modell wird verwendet, um zukünftige Gesundheitsrisiken oder Leistungsentwicklungen für bestimmte Patienten oder Populationen vorherzusagen.
  6. Auf Grundlage der Vorhersagen können Ärzte und medizinisches Personal geeignete präventive Maßnahmen ergreifen, um Gesundheitsrisiken zu minimieren.

Über den Autor

Prof. Dr. Marco Speicher leitet den Fachbereich Informatik an der Deutschen Hochschule für Prävention und Gesundheitsmanagement (DHfPG). 2019 promovierte er an der Universität des Saarlandes zum Thema „Measuring User Experience for Virtual Reality“. Von 2014 bis 2019 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und dort im Ubiquitous Media Technologies Lab (UMTL) und Innovative Retail Laboratory (IRL) tätig.

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Beispielsweise können aus Alter, Geschlecht, Körpergröße und Gewicht der BMI gebildet und anhand dessen ein potenzielles Über- oder Untergewicht festgestellt werden.

Kommen zu einem Übergewicht noch Indizien aus den Aktivitätsdaten hinzu, die darauf hinweisen, dass ein Patient wenig körperlich aktiv ist, und die Ernährungsdaten auf eine ungesunde Ernährung hindeuten, wird die KI mit hoher Wahrscheinlichkeit hier ein Muster erkennen und eine Empfehlung für mehr Bewegung und eine bessere Ernährung aussprechen.

Personalisierte Trainingsprogramme

KI spielt im Fitness- und Gesundheitsbereich durch die Erstellung personalisierter Trainings- und Ernährungsprogramme eine wichtige Rolle (Bloch, Schumann & Clauss, 2022). Jeder Körper ist einzigartig, weswegen es keine 'One size fits all'-Lösung für Fitness und Gesundheit gibt. (Auch lesenswert: 'Digitale Transformation')

KI entwickelt personalisierte Trainingsprogramme in Schritten ähnlich denen der Predictive Analytics zur Früherkennung von Gesundheitsrisiken und Leistungsentwicklungen. Nach Datensammlung und Auswertung erstellt die KI basierend auf analysierten Daten und Expertenregeln ein individuelles Trainingsprogramm.

Datenquellen können hierbei persönliche Informationen, körperliche Messwerte, Aktivitätsdaten von Wearables sowie Ernährungsinformationen sein. Während der Kunde das Trainingsprogramm durchläuft, sammelt die KI kontinuierlich Daten, um es an aktuelle Bedürfnisse und Ziele anzupassen.


Lesetipp: 'KI zur Kundenbindung'


So hilfreich und effizient KI-unterstützte Programme auch sein können, sollte man deren Erzeugnisse nicht ungeprüft nutzen oder weitergeben. Eine menschliche Kontrollinstanz mit Bezug zum Kunden und fachlichem Hintergrundwissen ist hier der entscheidende Erfolgsfaktor.

Die Informationen und Empfehlungen des KI-Modells können Trainerinnen und Trainer als Basis nutzen und darauf aufbauend einen größeren Fokus auf die Trainingsbetreuung sowie die praktische Umsetzung der Übungen bzw. die Bewegungskorrektur legen, was zu einer Prozessoptimierung im Studioalltag sowie einer Entlastung des Personals beiträgt.

Weitere Anwendungsgebiete von KI

Viele Fitness-Apps und Wearables nutzen bereits KI, um personalisierte Trainingspläne, Trends und Gesundheitsempfehlungen bereitzustellen. Sie erfassen Daten wie Schrittzahl, Herzfrequenz und Schlafmuster, um Benutzern bei der Verbesserung ihrer Gesundheit zu helfen.

Auch in der Rehabilitation – nach Verletzungen oder Operationen – kann KI-basierte Technologie verwendet werden, um personalisierte Trainingsprogramme zu erstellen, die die Gesundheitsverbesserung und Leistungssteigerung beschleunigen können.

Ein weiteres Anwendungsbeispiel von KI: Im professionellen Sport tragen immer häufiger personalisierte Trainingsprogramme dazu bei, die Leistung der Athleten zu optimieren, indem sie auf deren individuelle Stärken und Schwächen eingehen.

Personalisierte Trainingsprogramme durch KI haben das Potenzial, die Fitness- und Gesundheitsbranche grundlegend zu verändern. Sie ermöglichen es den Menschen, ihre Ziele effizienter zu erreichen und ihre Gesundheit zu verbessern.


Auch interessant: 'KI – Die Rechtslage'


Diese innovative Anwendung von KI zeigt, wie Technologie dazu beitragen kann, unser Wohlbefinden zu steigern und uns auf dem Weg zu einem gesünderen Lebensstil zu unterstützen. Es ist jedoch wichtig, sicherzustellen, dass diese Technologie verantwortungsvoll eingesetzt wird und u. a. auch die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer gewahrt bleibt.


Fazit

Predictive Analytics und personalisierte Trainingsprogramme sind vielversprechend, stoßen jedoch auf Herausforderungen wie Datenschutz und Zugang zu Technologie.

Der Einsatz von KI im Fitness- und Gesundheitsbereich erfordert sorgfältige Prüfung, da KI nicht die persönliche Betreuung auf unterschiedlichen Ebenen ersetzen kann. Menschliches Fachpersonal sollte die Verantwortung für Entscheidungen behalten, während KI als effiziente Unterstützung dient, damit sich der Mensch auf seine eigentlichen Stärken konzentrieren kann.


Literaturliste

Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M. et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542, 115–118.

Bloch, W., Schumann, M. & Clauss, D. (2022). Live-remote-Trainingsprogramm für die Krebsnachsorge. Zugriff am 20.11.2023. Verfügbar unter www.springerpflege.de/onkologische-reha/live-remote-trainingsprogramm-fuer-die-krebsnachsorge/23294000

Nithya, B. & Ilango, V. (2017). Predictive analytics in health care using machine learning tools and techniques. In International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS 2017), 492–499.

Diesen Artikel können Sie folgendermaßen zitieren:

Speicher, M. (2024). KI in der Fitness- und Gesundheitsbranche. fitness MANAGEMENT international, (171), 108–110.

 

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