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Pseudarthrosen nach Sternotomien sind rar und meist gut im Rahmen operativer Revisionen zu behandeln. Bei fehlgeschlagenen Revisionen ist ein differenziertes Vorgehen notwendig, das sowohl die biologischen wie auch biomechanischen Rahmenbedingungen berücksichtigt. Es wird über den Fall einer therapierefraktären atrophen Pseudarthrose nach auswärtig erfolgloser Revision berichtet. Diese wurde durch ein Therapievorgehen, orientiert an den Kriterien des Non Union Scoring System (NUSS), erfolgreich behandelt. Die Versorgungsstrategie wie auch der erfolgreiche Behandlungsverlauf werden dargestellt.

Pseudarthrosen nach Sternotomien sind rar und meist gut im Rahmen operativer Revisionen zu behandeln. Bei fehlgeschlagenen Revisionen ist ein differenziertes Vorgehen notwendig, das sowohl die biologischen wie auch biomechanischen Rahmenbedingungen berücksichtigt. Es wird über den Fall einer therapierefraktären atrophen Pseudarthrose nach auswärtig erfolgloser Revision berichtet. Diese wurde durch ein Therapievorgehen, orientiert an den Kriterien des Non Union Scoring System (NUSS), erfolgreich behandelt. Die Versorgungsstrategie wie auch der erfolgreiche Behandlungsverlauf werden dargestellt.

Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) haben in den letzten Jahren zunehmend Einzug in die Medizin gefunden. Einige Fachbereiche nutzen diese schon regelmäßig im klinischen Alltag. Die Anwendungsfelder sind weit, aber bisher noch nicht ausgeschöpft und in ihrer Vielfalt nicht ausreichend verstanden. Dieser Übersichtsbeitrag gibt einen Einblick in die Historie der KI und definiert die unterschiedlichen Begrifflichkeiten und Bereiche wie maschinelles Lernen (ML), neuronale Netze oder Deep Learning. Es werden die klassischen Schritte zur Entwicklung eines KI-Modells demonstriert sowie der Kreislauf der Datenbereinigung, -vorbereitung, das Training eines Modells bis hin zur Validierung und Umsetzung in der Praxis des klinischen Alltags erklärt. Bisherige Anwendungsfelder im muskuloskeletalen Fachbereich nutzen sowohl Methoden des ML als auch neuronaler Netze, z. B. zur Identifikation von Frakturen oder zur Klassifizierung. Prädikative Modelle anhand von Risikofaktoren mit dem Ziel der Komplikationsprävention finden erste Anwendung. Da Pseudarthrosen ein zwar seltenes, aber komplexes Krankheitsbild mit soziökonomischer Tragweite darstellen, ergeben sich viele noch offene Fragestellungen, die mithilfe der Methoden der KI zukünftig beantwortet werden könnten. Neue Forschungsfelder unter Nutzung von KI reichen von Prädikationsmodellen über Kostenanalysen bis hin zu personalisierter Therapie.

Hintergrund: Die mechanischen Rahmenbedingungen des Pseudarthrosen- und Osteosynthesenkonstrukts sind wesentliche Determinanten der Heilung nach Revisionseingriffen. Ziel der Arbeit ist es, einen Analyse- und Simulationsablauf zur In-vivo-Bestimmung der mechanischen Bedingungen im Frakturspalt darzustellen. Methodik: Auf individueller Behandlungsbasis wurde nach Revisionseingriffen zur Pseudarthrosentherapie zunächst eine Bewegungsanalyse mit einem akzelerometriebasierten Messsystem durchgeführt. Im Anschluss wurde die Analyse in eine muskuloskeletale Simulation überführt, um die mechanischen Rahmenbedingungen der Versorgungssituation sowie der angrenzenden Gelenke darzustellen. Ergebnisse: Insgesamt liegen klinische Behandlungsverläufe von 13 Patienten vor. Mit dem vorgestellten Mess- und Simulationsablauf lassen sich die mechanischen Verhältnisse in vivo darstellen. Bei allen Patienten kam es zur radiologischen Konsolidierung der Fraktur. Diskussion: Der vorgestellte Messablauf erlaubt eine klinisch nutzbare Darstellung der mechanischen Rahmenbedingungen der Fraktur- und Pseudarthrosenheilung. Weitere Studien können nun den Nutzen dieser neuen Messtechnik auch in der postoperativen Nachbehandlungsempfehlung und biomechanisch adaptierten Versorgungsstrategie, basierend auf den gezeigten Ergebnissen, untersuchen.