Prof. Dr. Kai Oberländer, cofundador i director general de Motesque – Sèrie d'entrevistes

El Prof. Dr. Kai Oberländer, és el cofundador i CEO de Motesca. Motesque té la visió de revolucionar el món del moviment humà mitjançant la creació i desenvolupament de tecnologia pionera per transformar el moviment humà en solucions per a la salut, el comerç electrònic i la venda al detall. Volen mantenir la gent sana durant el major temps possible i millorar la seva qualitat de vida mitjançant solucions biomecàniques.

Com vas entrar al camp de la biomecànica?

A finals dels anys 2000 vaig estudiar matemàtiques i ciències de l'esport, i combinant aquestes assignatures vaig trobar la meva passió. Em va fascinar que les articulacions permetin que els segments units a elles es moguin per camins circulars. Tanmateix, la locomoció humana en si és més aviat un moviment lineal. Així que vaig començar a llegir un llibre d'una autoritat líder en el camp de la biomecànica, Robert McNeill Alexander, sobre la locomoció, i això em va portar a la biomecànica.

Podries parlar de la història de la gènesi darrere de Motesque?

Em vaig traslladar a Colònia per començar el meu doctorat sobre l'estat de salut del genoll després de la reconstrucció del LCA. Treballant amb col·legues coneguts internacionalment, em va influir positivament mirar la locomoció humana des d'una perspectiva humana més que des d'una perspectiva matemàtica. Tanmateix, en aquest entorn ortopèdic, és difícil predir el resultat d'una cirurgia. És difícil jutjar objectivament si podràs tornar a fer esport o si necessitaràs una ortesi durant el procés de recuperació. Però això no existia en aquell moment. Així doncs, vam començar a desenvolupar una tecnologia de sensor IMU que facilita la decisió de si et pots moure amb eficàcia a la vida quotidiana i tornar a fer esport. I aquest va ser el començament de Motesque.

Per què les dades de moviment són el "nou or" en tecnologia sanitària i IA?

La IA generalment prospera amb les dades. Com més millor. Especialment en tecnologia sanitària, les dades de moviment combinades amb la intel·ligència artificial obre possibilitats que mai no havien existit abans. El bo per als pacients és que aquestes dades s'obtenen mitjançant mètodes no invasius. Permeten un diagnòstic precís de les condicions de salut. A Motesque, podem capturar dades de moviment i transformar-les en recomanacions personalitzades que ajuden a avaluar situacions relacionades amb la salut i l'esport. Aquests judicis, basats en dades individuals, són valuosos perquè ajuden els pacients a caminar, córrer i fer exercici més saludable per evitar o recuperar-se d'una lesió.

Com ajuden les característiques de la locomoció a predir el futur de salut d'una persona?

El primer pas és el diagnòstic de les característiques de la locomoció amb mètodes sofisticats. Si les característiques del moviment d'una persona es troben a un cert nivell, podem predir en quina direcció es desenvoluparà. Per exemple, si té una osteoartritis en fase tres al genoll, és molt probable que pateixi un pitjor desgast de l'articulació del genoll en el futur. Per a l'anàlisi de dades, l'avaluació i, finalment, la recomanació del producte adequat, necessitem moltes dades, matemàtiques i una bona comprensió de la biomecànica.

Quins són els diferents tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic que s'utilitzen?

Amb productes com la nostra tecnologia d'avatar 3D, utilitzem la visió per ordinador que inclou tècniques d'aprenentatge profund clàssiques i modernes. Utilitzem RNN per a les nostres dades seqüencials, juntament amb l'anàlisi de regressió. Les tècniques d'optimització com el descens de gradients s'utilitzen per a l'ajust de paràmetres i simulacions numèriques complexes. Per al big data, utilitzem tècniques d'agrupació i anàlisi de regressió per obtenir més informació sobre els productes i fer recomanacions.

Podries parlar de com es fan les recomanacions d'ortesis i pròtesis?

Hem desenvolupat un sistema mòbil d'anàlisi de la marxa per ajudar a cada individu a trobar l'ajust ortesi i protèsic més adequat. Els sensors IMU es poden connectar fàcilment al cos del pacient. Aquests sensors capturen dades de moviment que proporcionen informació objectiva sobre la petjada, el centre de gravetat del cos, els angles de les articulacions i altres paràmetres. Totes les dades s'analitzen després mitjançant models i algorismes biomecànics per garantir la millor recomanació individual.

Podries parlar de com s'utilitza aquesta tecnologia amb les sabatilles de running?

Mentre el client està corrent en una cinta de córrer, els sensors d'alta tecnologia estan connectats al cos i a les sabates del client que capturen dades molt precises i fiables de la marxa i la postura. A continuació, s'analitza i es compara una preselecció de sabates en funció de l'estil de running del client. Es recomana la sabata amb les millors característiques, que s'adapti a les necessitats i estil de running del client.

Un altre esport en què s'utilitza aquesta aplicació és el ciclisme, podries donar-hi alguns detalls?

Aquesta és una aplicació que hem desenvolupat principalment per al sector del comerç electrònic. També ofereix recomanacions d'ajust individuals, però a mesura que s'utilitza en línia, creem un avatar 3D basat en mides i proporcions corporals que prova pràcticament productes com ara bicicletes a la botiga en línia. En pocs segons aquesta solució recomana el millor producte per a cada consumidor. Nosaltres anunciar recentment que SIGNA Sports United, la plataforma tecnològica i de comerç electrònic esportiu líder, i Motesque, es van embarcar en una associació estratègica. Junts estem llançant el primer motor d'ajustament de bicicletes virtual basat en IA biomecànic per comprar bicicletes en línia. La nostra solució de bicicletes utilitza l'avatar 3D per ajudar a seleccionar la millor mida i configuració del quadre per a les proporcions individuals del cos i la posició del seient.

Com ajuda Motesque a millorar el son recomanant matalassos?

A diferència de les recomanacions basades en l'arbre de decisions que mesuren l'alçada, el pes i la posició per dormir, la nostra visionària tecnologia biomecànica basada en IA combina dades personals i imatges de cada client, creant un avatar tridimensional dels nostres clients que interactua amb diferents matalassos a través de la nostra física i motor biomecànic.

Tenint en compte diversos paràmetres, el nostre programari identifica la curvatura de la columna vertebral des del costat, la profunditat màxima d'enfonsament, la inclinació del tors i molt més. Al final, el consumidor rep la recomanació del matalàs que millor s'ajusta a les seves característiques anatòmiques i al seu comportament per dormir.

Hi ha alguna cosa més que t'agradaria compartir sobre Motesque?

Creiem que les nostres solucions, que es basen científicament i es corresponen individualment amb les recomanacions de productes, es convertiran en la forma futura de respondre a les necessitats de les persones. Com a empresa global, ja estem ben posicionats per continuar innovant en aquest camí per oferir a tots els clients finals o pacients una solució completa per prevenir lesions i millorar la seva salut general.

Gràcies per la gran entrevista, els lectors que vulguin aprendre més haurien de visitar Motesca.