Loading...
Menü

Fit with Hit

Justus-Liebig-Universität Gießen

Carlos Fonseca Ulloa, Simon Hofmann
#wettbewerb #2021
Justus-Liebig-Universität Gießen

Eine Hüftendoprotheseoperation ist eine der häufigsten Eingriffe in Deutschland. Bei dieser Implantation wird versucht eine Prothese optimal im Oberschenkelknochen zu verankern (der „Fit“). Hierbei müssen die Operierenden vorsichtig vorgehen und darauf achten den Knochen nicht durch einen zu festen Hammerschlag (den "Hit") zu beschädigen. Jeder Schlag zählt und wirkt sich auf die Langlebigkeit der Prothese aus. Je besser der "Hit" umso besser der "Fit". Dabei verlassen sich die Operierenden bisher auf ihre Erfahrung, das haptische Feedback vom Einschlagen der Prothese und "ihr Gehör".
Hier setzt "Fit ωith Hit" an: Eine KI (das „ωith“), trainiert auf Grundlage von vergangenen Implantationen von allen Usern, welche parallel zur Implantation die Implantationsgeräusche der Prothese und des Implantationshammers kontinuierlich prüft, bei kritischen Zuständen in Echtzeit warnt und Erfolge und unglückliche Schläge dokumentiert. Dieser Service entlastet die Operierenden und erhöht die Patientensicherheit mit dem Ziel Kosten und verfrühte Wechseloperationen zu vermeiden.
"Fit ωith Hit" greift auf multizentrisch erhobene Daten zurück, integriert die User in die Erhebung neuer validierter Trainingsdaten und erlaubt eine Off- sowie Onlineanalyse der Implantation. "Fit ωith Hit" ist als "Software as a Service" immer auf dem neusten Stand bereit für die nächste Implantation.


fitwhit.de

Zurück

Weitere Projekte

  • #wettbewerb #2026

    Arbinomos

    In einem internationalen Schiedsverfahren müssen Schiedsanwältinnen und -anwälte tausende Dokumente im Blick behalten und daraus ein stimmiges Gesamtbild des Falls formen. Genau dafür entwickeln wir Arbinomos, eine digitale Arbeitsumgebung eigens für die internationale Schiedsgerichtsbarkeit, in der Anwältinnen und Anwälte gemeinsam mit KI-Agenten am gesamten Fall arbeiten, rund um die Uhr.

    mehr erfahren
  • #wettbewerb #2026

    ORUS 2.0 – Multimodales Predictive Care Intelligence System für stationäre Langzeitpflege

    Stellen Sie sich vor, ein Mensch erlebt einen Notfall in einer Pflegeeinrichtung — und die Warnzeichen waren bereits vorhanden. Verteilt auf verschiedene Systeme, von niemandem zusammengeführt, von keiner Software erkannt. 

    mehr erfahren
  • #wettbewerb #2026

    Study2Buddy – Das digitale Betriebssystem für den Uni-Alltag

    Der Uni-Alltag ist für viele Studierende digital zersplittert und unübersichtlich, was organisatorischen Stress und häufig auch soziale Isolation begünstigt. Mit Study2Buddy entwickeln wir ein ganzheitliches digitales Betriebssystem, das alle essenziellen Bereiche des Campus-Lebens sicher an einem einzigen Ort bündelt. 

    mehr erfahren
Alle Ideen

Mit freundlicher Unterstützung

Netzwerkpartner