Sensorintegration in Orthesen zur Versorgung des Diabetischen Fußsyndroms: eine technische Betrachtung

Herkömmliche Orthesen zur Prävention des Diabetischen Fußsyndroms (DFS) können kritische Belastungen nicht kontinuierlich überwachen. Diese Studie untersucht die Integration von Drucksensorik in einer Orthese. Zuerst wird die optimale Sensorposition evaluiert, wobei sich die prozesstechnisch einfachste Position unter der Weichbettung als messtechnisch anspruchsvoll erweist (starke Dämpfung, Informationsverlust). Eine zweite Studie zeigt mittels einer KI-basierten Anomalieerkennung (LSTM-Autoencoder), dass aus diesen gedämpften Daten dennoch klinisch relevante Abweichungen detektiert werden können, sofern eine hohe Sensordichte und personenspezifische Modelle genutzt werden. Dies belegt die technische Machbarkeit einer smarten Orthese für die Alltagsüberwachung.

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Conventional orthoses for the prevention of Diabetic Foot Syndrome (DFS) cannot continuously monitor critical loads. This study investigates the integration of pressure sensors into an orthosis. First, the optimal sensor position is evaluated, whereby the most technically simple position under the soft padding proves to be metrologically challenging (strong damping, data loss). A second study, using an AI-based anomaly detection model (LSTM autoencoder), shows that clinically relevant deviations can nevertheless be detect ed from this damped data, provided that high sensor density and person-specific models are used. This demonstrates the technical feasibility of a smart orthosis for everyday monitoring.