Läuft dein Pferd ein bisschen komisch oder ist es doch schon lahm? Je nachdem, wen du fragst, bekommst du unterschiedliche Antworten. Von vorne bis hinten, ein Bein, kein Bein, „reit einfach drüber“ – die Meinungen gehen oft weit auseinander. Jeder Mensch hat seinen eigenen Blick, seinen persönlichen Bias, und schaut auf andere Details. Genau hier setzt die KI-basierte Ganganalyse an, um Objektivität in die Beurteilung der Pferdebewegung zu bringen.
In der aktuellen Podcast-Episode spreche ich mit Samantha Krost von MedizinProPferd, einer Tierärztin, die sich auf die objektive Ganganalyse spezialisiert hat. Gemeinsam beleuchten wir, wie diese innovative Technologie funktioniert, wo ihre Chancen, aber auch ihre Grenzen liegen.
Was ist eine KI-Ganganalyse und wie hat sie sich entwickelt?
Die Idee, das Gangbild eines Pferdes objektiv, also messbar, zu erfassen, ist nicht neu. Sie hat sich jedoch technologisch stark weiterentwickelt und ist heute zugänglicher als je zuvor.
Von 3D-Motion-Capture zum Smartphone: Die Evolution der Ganganalyse
Der Goldstandard war lange Zeit die 3D Optical Motion Capture. Dabei werden in einer Halle Kameras installiert und das Pferd mit reflektierenden Markern ausgestattet. Diese Kameras erfassen die Bewegung der Marker auf den Millimeter genau. Solche aufwendigen und teuren Systeme finden sich jedoch nur in großen universitären Einrichtungen.
Praktikabler wurden später sensorbasierte Systeme wie der Lameness Locator oder Equinosis Q (ehemals EquiGait). Hierbei werden Sensoren (Inertial Measurement Units, IMUs) am Kopf, Becken oder entlang der Rückenlinie des Pferdes befestigt. Diese Systeme sind in vielen Kliniken Standard, aber für den Pferdebesitzer im Alltag nicht direkt nutzbar.
Die neueste Entwicklung ist die video-basierte KI-Ganganalyse. Das Revolutionäre daran: Du benötigst nur noch dein Smartphone. Du filmst dein Pferd nach einem einfachen Protokoll, lädst das Video hoch, und eine Künstliche Intelligenz (KI) analysiert die Bewegung und liefert dir eine detaillierte Auswertung direkt zurück aufs Handy. Damit wird die objektive Ganganalyse erstmals für jeden Pferdebesitzer zugänglich.
Wie eine KI lernt, Pferdebewegungen zu verstehen
Das klingt fast wie Magie, basiert aber auf hochentwickelter Technologie. Ähnlich wie ein selbstfahrendes Auto lernt, Abstände und Hindernisse zu erkennen, wird die KI darauf trainiert, ein Pferd im Video zu identifizieren. Man bringt ihr bei, wichtige anatomische Punkte wie am Kopf oder am Becken zu erkennen und deren Bewegung in Pixeln auszumessen.
Durch das Füttern mit unzähligen Daten und Videos lernt die KI, was eine normale Bewegungsamplitude ist und wie eine Abweichung davon aussieht. Ein entscheidendes Qualitätsmerkmal ist dabei die wissenschaftliche Validierung. Ein verlässliches System muss beweisen, dass die gemessenen Parameter tatsächlich aussagekräftig für eine Lahmheit oder Asymmetrie sind und dass die Messmethode präzise und vertrauenswürdig ist – ganz wie bei einem Fieberthermometer, auf dessen Anzeige man sich verlassen können muss.
Der entscheidende Vorteil: Warum objektive Daten so wertvoll sind
Die subjektive Beurteilung hat ihre Grenzen. Gerade bei komplexen oder geringgradigen Lahmheiten stoßen wir Menschen schnell an unsere Wahrnehmungsgrenzen. Hier bietet die KI entscheidende Vorteile.
Mehr als das Auge sehen kann: Früherkennung subtiler Lahmheiten
Unser Auge kann minimale Abweichungen oft nicht erfassen. Erst ab einer Asymmetrie von etwa 25 % wird eine Unregelmäßigkeit für uns sichtbar. Die KI misst jedoch viel feiner und erkennt schon geringgradige Asymmetrien, lange bevor sie zu einem offensichtlichen Problem werden. Sie hilft dabei, zwischen dem primär lahmen Bein, einem sekundär lahmen Bein und rein kompensatorischen Mustern zu unterscheiden. So können Probleme frühzeitig erkannt werden, bevor ernste Schäden am Gewebe entstehen.
Fortschritte messbar machen: Der Game-Changer in Reha und Training
Einer der größten Vorteile ist die Vergleichbarkeit. Anstatt zu schätzen, ob es „besser“ oder „schlechter“ geworden ist, liefert die Analyse konkrete Zahlen. Man kann in Prozent sagen, ob sich die Asymmetrie um z.B. 30 % verbessert oder verschlechtert hat.
Das ist besonders im Reha-Training, beispielsweise nach einer Sehnenverletzung, unglaublich wertvoll. Du kannst wöchentlich überprüfen, wie sich eine Trainingsanpassung auswirkt. Wurde es durch eine neue Lektion schlechter? Dann war der Schritt vielleicht zu früh. Verbessert es sich? Dann bist du auf dem richtigen Weg. Diese direkte Feedbackschleife ermöglicht eine viel gezieltere und sicherere Steuerung des Trainings.
