Die Entwicklung orthopädischer Fußorthesen ist ein komplexer Prozess, der mit konventionellen Ansätzen häufig zeit- und ressourcenintensiv ist. Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) bietet neue Möglichkeiten, Designprozesse effizienter zu gestalten, Entwicklungszeiten zu verkürzen und individuelle Lösungen zu entwickeln. In diesem Beitrag werden Möglichkeiten aus Sicht der Produktentwicklung betrachtet, KI-Methoden gezielt in der Konzept-, Entwurfs- und Fertigungsphase von Fußorthesen einzusetzen. Dabei werden KI-gestützte Methoden vorgestellt, wie z. B. die Bildgenerierung für ästhetische Designoptionen. Dies könnte den partizipativen Entwicklungsansatz stärken und die Patientenakzeptanz des Hilfsmittels erhöhen. Eine KI-gestützte Produktentwicklung durch generative Designfunktionen in Computer-Aided Design (CAD)-Systemen führt zudem zu mehr Produktpersonalisierung. Neben den Potenzialen dieser Ansätze werden Limitationen und Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Methoden in das Gesundheitswesen diskutiert.

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Generatives Produktdesign orthopädischer Hilfsmittel: Potenziale und Herausforderungen von KI im Produktentwicklungsprozess

  • Diana Völz,
  • Julia Schneider,
  • Stefan Resch

摘要

Die Entwicklung orthopädischer Fußorthesen ist ein komplexer Prozess, der mit konventionellen Ansätzen häufig zeit- und ressourcenintensiv ist. Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) bietet neue Möglichkeiten, Designprozesse effizienter zu gestalten, Entwicklungszeiten zu verkürzen und individuelle Lösungen zu entwickeln. In diesem Beitrag werden Möglichkeiten aus Sicht der Produktentwicklung betrachtet, KI-Methoden gezielt in der Konzept-, Entwurfs- und Fertigungsphase von Fußorthesen einzusetzen. Dabei werden KI-gestützte Methoden vorgestellt, wie z. B. die Bildgenerierung für ästhetische Designoptionen. Dies könnte den partizipativen Entwicklungsansatz stärken und die Patientenakzeptanz des Hilfsmittels erhöhen. Eine KI-gestützte Produktentwicklung durch generative Designfunktionen in Computer-Aided Design (CAD)-Systemen führt zudem zu mehr Produktpersonalisierung. Neben den Potenzialen dieser Ansätze werden Limitationen und Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Methoden in das Gesundheitswesen diskutiert.