Abstract
-
Besonders im Bereich E-Health trägt die technische Entwicklung zur schnelleren
Erkennung von Problemen bei und eröffnet neue digitale Therapiemöglichkeiten (Chen
& Yang, 2020). Im Rahmen des Lehrformats "Digital Skills and Products" (Ritter et al.,
2019) wurde ein entsprechendes Projekt an der Hochschule Mittweida über drei
Semester umgesetzt. Das Ziel bestand in der Entwicklung einer iOS-Applikation, die
Informationen zur Körperhaltung eines Menschen erfasst und zu Kontroll- und
Verbesserungszwecken verständlich visualisiert. Das entstandene Analyseframework
xPose extrahiert dazu Skelettdaten aus Bildern und fusioniert sie mit weiteren
Vitaldaten. Vor der eigentlichen Evaluation fand ein Vortest statt, um die Wirksamkeit
aller beteiligten Geräte zu überprüfen. Anschließend befasste sich eine erste Evaluation
mit der Einschätzung des User Interface mittels AttrakDiff. Eine zweite Evaluation diente
zur Prüfung der Genauigkeit der automatisch gemessenen Daten im Vergleich mit
manuellen Messungen. Die Ergebnisse zeigen, dass die zum Training eingesetzte
provibes-Schwingungsplattform tendenziell entspannend wirkt, eine Normalisierung
der Gelenkbeweglichkeit erfolgt und die professionell erhobenen Messwerte anteilig mit
den semi-automatisierten Messungen von Apples ARKit vergleichbar sind.