#51 Trainieren mit KI-Coaches

Intro: Unterwegs für die Gesundheit, GESUNDNAH, der Podcast der AOK Baden-Württemberg.

Martin Hoffmann: Mal Hand aufs Herz. Wer von euch nutzt künstliche Intelligenz im Alltag? Als ich angefangen habe, für das heutige Thema zu recherchieren, habe ich mir einen Trainingsplan erstellen lassen und mit den richtigen KI-Tools geht es alles auch ganz einfach. Also Krafttraining und Kondition sind perfekt auf mich abgestimmt. Ich bin jetzt acht Wochen dabei – und ich muss sagen, ich finde es echt okay. Und dann kommen ja natürlich noch die ganzen Sport-Apps, die Smartwatches und Fitness-Tracker dazu. Die messen dann den Puls, den Schlaf, das Stresslevel oder sogar den Zyklus. Und passen anhand der Daten den Plan immer kontinuierlich auf uns abgestimmt an. Ich bin Martin Hoffmann und heute möchte ich mehr über künstliche Intelligenz im Sport herausfinden. Bei all den Vorteilen, die das ohne Zweifel mit sich bringt, bin ich aber auch immer ein bisschen skeptisch. Was passiert eigentlich mit meinen Daten? Ist das wirklich alles so personalisiert? Und wie zuverlässig sind denn diese digitalen Coaches? Und was macht diese ständige Selbstoptimierung mit mir und mit meinem Körpergefühl? Ihr merkt, bei dem Thema gibt es wie so oft kein schwarz und kein weiß, sondern viele Grautöne und Schattierungen dazwischen. Ich mache mich jetzt gleich auf den Weg nach Karlsruhe. Hier bin ich mit Dr. Marco Giurgiu verabredet. Er war lange am Karlsruher Institut für Technologie beschäftigt. Das ist die Langform übrigens für KIT. Jetzt arbeitet er an der Deutschen Sporthochschule in Köln, am Institut für Bewegungstherapie und bewegungsbezogene Prävention und Rehabilitation. Er leitet unter anderem das Projekt "Be Active". Bei dem Projekt geht es um die Bekämpfung von Bewegungsmangel und wenn ich es richtig verstanden habe, spielt da künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle. Habt ihr außerdem schon mal von Liftwise gehört? Moritz Dreßler ist einer der Gründer des Karlsruher Fitness Startups. Sie haben ihren eigenen Fitnesstrainer entwickelt. Ihn treffe ich im Anschluss. Ich bin total gespannt, was er mir alles erzählen kann. Er hat natürlich nochmal eine ganz andere Perspektive auf das Thema. Ich bin jetzt hier in der Engesserstraße 4 auf dem Gelände des KIT und hier bin ich mit Dr. Marco Giurgiu verabredet und er meinte, ich soll einfach in sein altes Büro kommen. Er arbeitet jetzt in Köln, ist aber heute hier in Karlsruhe. So, ich geh jetzt mal kurz rein. So, da sind noch ein paar Stufen – und da ist schon das Büro.

Marco Giurgiu: Hey Martin, komm rein!

Martin Hoffmann: Hallo Marco, hey, hallo! Hi, grüß dich! Servus!

Marco Giurgiu: Wir können hier gerade einmal um die Ecke gehen, in mein Büro.

Martin Hoffmann: Perfekt, cool, dann geh du doch grad vor.

Martin Hoffmann: Marco, wenn wir mal vielleicht ein bisschen allgemeiner einsteigen, künstliche Intelligenz im Training. Ich habe da unglaublich viel gelesen, da wird unglaublich auch für mich, ich sage es mal, so ein bisschen auch versprochen. Was ist denn, was ist realistisch und wo ist eigentlich eher so dieses, naja, ist ein Marketingversprechen?

Marco Giurgiu: Also, die künstliche Intelligenz kann schon realistisch Daten, die generiert werden, bündeln, Muster erkennen, vielleicht auch Impulse geben, zu erkennen, wann ist jemand aktiv, wann ist er weniger aktiv. Aber wo sie noch sicherlich Schwierigkeiten hat, ist einfach, die menschliche Intelligenz zu ersetzen. Wir wissen ja, dass ein Mensch mehr als nur Daten sammelt oder generiert – oder produziert. Sondern da geht's natürlich auch um Motivation, um vielleicht, ja, wie viel Lust habe ich heute, mich zu bewegen. Und das kann jetzt so eine Uhr natürlich nicht auf Anhieb erkennen.

Martin Hoffmann: Wenn wir es ein bisschen konkreter reingehen, wenn wir über Wirksamkeit sprechen, was kann denn da so eine – oder welche Kriterien müssten erfüllt sein bei so einer digitalen Assistenz, dass man sagen kann: Okay, das hat auch wirklich eine Wirksamkeit in meinem Training.

Marco Giurgiu: Für mich sind so drei Kriterien entscheidend. Das Wichtigste ist, sobald das Gerät dazu führt, dass jemand seine körperliche Aktivität beispielsweise steigert oder sein Training erhöht, sein Trainingspensum, dann hat es eine gewisse Wirksamkeit erzielt. Das ist sicherlich für mich so der wichtigste Faktor. Sobald also ein positiver Effekt auf die Bewegung sich äußert, dann haben wir was erreicht. Nummer zwei ist, darf man nicht vergessen, auch die Qualität der Messung. Also wie gut können die Geräte dann auch Bewegung, Herzfrequenz, Kalorien, all diese Parameter, die wir aus den Geräten rausziehen können, auch tatsächlich messen. Und das Dritte, das man nicht unterschätzen darf, ist die Verständlichkeit. Also wir erhalten natürlich viele Daten, viele Rückmeldungen – und können die Leute das dann auch nachher auch interpretieren und verstehen, was da eigentlich auch als Rückmeldung kommt.

Martin Hoffmann: Jetzt sagst du gerade die Sachen, die gemessen werden. Das heißt, es muss ja irgendwie am Körper, müssen diese Daten erhoben werden. Man nennt es auch diese Wearables. Wie funktionieren die genau, was machen die?

Marco Giurgiu: Ja, ein Wearable ist erst mal ein elektronisches Gerät, das tragbar an verschiedenen Positionen am Körper befestigt werden kann. Wir kennen Fitnesstracker, Smartwatches, die wie Uhren getragen werden. Das ist so die beliebteste Position in der Forschung. Wird auch viel mit Position am Oberschenkel gearbeitet, an der Hüfte. Auch ganz modern oder populär sind die Ringe, die immer mehr im Umlauf sind. Da geht es sicherlich zum einen darum, so wenig Belastung wie möglich bei dem Konsumenten oder bei der Person hervorzurufen. Also eine Position zu finden, wo jemand die Technik mit sich trägt, aber ganz wenig Einschränkungen in seinem Alltag hat. Und diese elektronischen Geräte sind so ausgestattet, dass in ihnen verschiedene Sensoren verbaut sind. Das kann dann ein Akzelerometer sein, ein Höhenmesser, eine Messung für die Herzfrequenz. Und je nachdem wie viele Sensoren verbaut sind, können wir natürlich mehrere Parameter messen und erkennen – zum Beispiel, wie viele Schritte in den letzten zehn Minuten, in der letzten Stunde. Und diese Informationen sind dann für die meisten bekannt. Also Kalorien, Schrittzahl. Und das wäre so das, was ein Wearable im Grunde von der technischen Seite bis zur Anwendung dann auch leisten kann.

Martin Hoffmann: Und das funktioniert ja eigentlich immer in Kombinationen mit irgendeiner App, wo ich auch noch mal Informationen über mich eingeben muss. Größe, Gewicht, alle möglichen Vorerkrankungen vielleicht. Und dann, wenn ich es richtig verstanden habe, aber korrigiere mich bitte, interpretiert quasi eine KI die Daten, die gerade erhoben wurden, in Kombination mit denen, die ich eingegeben habe.

Marco Giurgiu: So kann man das sagen. Das Gerät misst technisch gesehen für jeden Menschen die gleichen Prinzipien. Also zum Beispiel die Körperbeschleunigung. Bewegt sich jemand schnell vorwärts, dann ist das ein Messsignal. Dabei wird über die Algorithmen in Kombination mit personenbezogenen Daten – könnte man sagen – dann ein Profil erkannt. Dann können Trainingsempfehlungen oder Bewegungsempfehlung unterschiedlich ausfallen – vielleicht für eine Person, die schon sehr lange aktiv ist, die auch vielleicht physiologische oder sozio-demografische Faktoren hat, die sich einfach unterscheiden von Person zu Person – und genauso wie du es sagst, kommt dann am Ende eine Empfehlung raus, die dann nicht hundertprozentig individualisiert ist vielleicht, aber zumindest personalisiert.

Martin Hoffmann: Wo würdest du denn sagen, wo liegen die größten Schwierigkeiten, die größte Probleme bei KI oder bei Apps im Training?

Marco Giurgiu: Die Herausforderung ist natürlich, ich hatte das ja ein bisschen gesagt, dass wir durch KI oder auch durch die Messungen erst mal nur eine Schätzung sicherstellen können. Also wir können nur schätzen über die gemessenen Werte. Da können auch Fehler passieren, das kann eine Scheingenauigkeit geben. Dass wir sagen, wir geben jemandem eine Empfehlung, die gar nicht so passgenau ist. Das kann dann dazu führen, dass das vielleicht eine Fehlsteuerung im Training mit sich bringt. Wir haben natürlich auch das Wissen, dass solch ein Tracker Druck auslösen kann, vielleicht Ziele zu erreichen. Das heißt, für jemanden, der generell sich dann unter Druck gesetzt fühlt, kann das auch Negative Folgen haben. Und dann ein Thema, was schon omnipräsent ist, ist natürlich auch immer das Thema Datenschutz. Also was passiert eigentlich mit den Daten? Wo landen die? Wer hat Zugriff drauf? Das sind Themen, die bei der Verwendung von KI oder App-gestützten Training sicher auch Herausforderungen mit sich bringt.

Martin Hoffmann: Wo du jetzt gerade Daten ansprichst: Wenn ich mich jetzt dazu entscheide, solch eine App zu nutzen, man kann ja da auch immer sagen, okay, nee, die Daten, die bitte nicht. Wo muss ich drauf achten? Wo muss sich mein Häkchen setzen?

Marco Giurgiu: Es fängt ja meistens damit an, dass man Auskunft über seine eigene Gesundheit gibt. Das sind definitiv schon sensible Daten. Da geht es vielleicht auch um Vorerkrankungen. Viele Tracker haben auch Standortdaten. Das heißt, da wird mit einem GPS-Signal auch der Standort lokalisiert. Und das zusammen kann dann schon dazu führen, dass man vielleicht Routinen, gesundheitliche Probleme von jemanden identifiziert und erkennt. Und als Nutzer:in sollte man sich natürlich immer überlegen: Wenn man seine Häkchen in die App setzt, nicht nur die Funktionalität der App zu prüfen, sondern auch zu überlegen, wo werden die Daten gespeichert? Werden die Daten an Dritte weitergegeben? Das steckt dann manchmal im Kleingedruckten, wo man dann schnell mal drüber scrollt oder nicht genau hinschaut. Und dann noch die Frage, kann ich meine Daten löschen, oder kann ich mein Recht im Gebrauch nehmen, Daten löschen zu lassen oder auch zu exportieren? Das sind sicherlich Fragen, die Menschen vielleicht prüfen können oder sollten, bevor sie dann so eine App dauerhaft nutzen.

Martin Hoffmann: Ist es so: umso, also ich stelle mir das jetzt so vor, umso mehr Daten ich quasi zur Verfügung stelle, umso besser ist auch das Ergebnis, das ich später erwarten kann, oder hat es nicht unbedingt was miteinander zu tun?

Marco Giurgiu: Man sagt in der Informatik öfters "garbage in, garbage out", also je weniger wir reingeben in ein Modell oder in eine Schätzung, desto weniger präzise kommen natürlich auch die Ergebnisse raus. Je mehr wir natürlich einem Modell sagen, oder über uns Informationen geben, desto genauer werden sicherlich auch die Schätzungen.

Martin Hoffmann: Jetzt hast du vorhin gesagt, es gibt ja schon auch so ein paar Warnsignale, also nicht für jeden ist das unbedingt die beste Lösung vielleicht mit einem KI-gestützten Trainingspartner, ich nenne es jetzt einfach mal so, zu arbeiten. Wo würdest du sagen, für wen ist es sinnvoll oder für wen auch nicht?

Marco Giurgiu: Definitiv für jemanden, der anfängt. Ich würde das als digitale Starthilfe bezeichnen. Vielleicht für einen Einsteiger, der noch keine Routinen hat, der vielleicht auch mal diesen Impuls braucht, über eine Uhr angetriggert zu werden, zu sagen, hey, heute wäre doch mal wieder die Zeit, etwas mehr für deinen Körper zu tun. Das ist sicherlich für jemandem hilfreich, der vielleicht ein bisschen Struktur braucht, der einfach diese Unterstützung benötigt. Und weniger geeignet ist das vielleicht für jemanden, der schon merkt, dass der so diese Selbstbestimmung über seine eigene Zeit gar nicht mehr dann auch besitzt, sondern sich einfach fremdgesteuert fühlt dauerhaft – und dann auch vielleicht in diese Drucksituation kommt, Ziele zu erreichen, nur noch auf seinen Score schaut, habe ich heute mich genug erholt, dann würde ich sagen, das geht dann vielleicht schon einen Ticken zu weit.

Martin Hoffmann: Und ich sage jetzt mal, das andere Extrem, also ich hätte es jetzt sofort in Leute, die sehr, sehr ambitioniert trainieren, die da wirklich noch mal so das kleine Quäntchen noch mal rausholen wollen, ich hätte eigentlich eher dahingestellt. Wird es da auch viel nachgefragt oder ist es dann doch wirklich, wie du sagst, naja, eher Einsteigerbereich.

Marco Giurgiu: Ja, die ambitionierten, sagen wir mal, Hobbysportler, die nutzen das natürlich auch – und da kann das sicherlich helfen. Meine Erfahrung ist, dass die dann aber auch schon genau wissen, was sie brauchen. Also, dass sie schon auch eine Vorerfahrung haben und diese Elemente dann so einbringen in ihr Training, damit sie dann vielleicht noch effizienter ihren Trainingsplan steuern können.

Martin Hoffmann: Wie gut kann denn da KI heute schon individualisieren?

Marco Giurgiu: Die KI kann schon recht gut erkennen, wenn jemand aktiv ist, welche Art von Erinnerung funktionieren, ob Ziele erreicht werden. Das funktioniert schon alles gut – und ist auch, denke ich, sehr nützlich. Die KI wird wahrscheinlich überschätzt, wo wenige Daten vorhanden sind. Und aus diesen wenigen Daten versucht wird, präzise Empfehlungen zu geben. Und grundlegend funktioniert eine KI ja auch erst dann gut, wenn viele Daten vorhanden sind, und wenn man jetzt eine neue Uhr kauft, dann hat man ja noch fast keine Daten mit der Uhr produziert. Das heißt, die ersten Empfehlungen und Schätzungen würde ich jetzt nicht als Individualisierung sehen, sondern einfach als eine personalisierte Standardlösung. Die vielleicht trainiert wurde über eine ganz breite Masse hinweg und wir werden hoffentlich irgendwann mal dazu kommen, dass wenn jemand eine Uhr eine Weile trägt, dass dann eine Individualisierung stattfindet über die Daten, die man selber produziert. Das würde aber auch bedeuten, das Ganze muss dann in Echtzeit trainiert werden. Da sind noch viele Fragezeichen dahinter, wie das dann am Ende in der Tat aussehen wird.

Martin Hoffmann: Jetzt haben wir vorhin mal kurz das Thema Körpergefühl so ein bisschen angerissen. Du hast auch gesagt, naja, also für manche ist das gut, weil sie da in so eine Motivation reinkommen, in so eine Gewohnheit vielleicht auch reinkommen, mit mehr, ich sag es mal, sich mehr zu bewegen – vielleicht auch. Wann kann das, also wann kann es kippen, also wann kann es überfordernd werden zum Beispiel – und dass ich nicht mehr genau weiß, hey, brauche ich jetzt eigentlich gerade eine Pause? Was braucht mein Körper jetzt gerade wirklich, also wo es dann wirklich gegen das eigene Körpergefühl arbeitet?

Marco Giurgiu: Ich denke, so ein Kipppunkt ist dann erreicht, wenn ich als Nutzer, Nutzerin die Zahlen, die da kommen, die auch vielleicht gar nicht mehr richtig einordnen kann, etwas überfordert bin. Kann ich die noch richtig interpretieren? Verstehe ich, was zum Beispiel eine Herzratenvariabilität ist? Was bedeuten Belastungsimpulse? Wie ist so ein Schlafscore? Also, wenn ich irgendwann mal nur noch darauf vertraue oder dem sogar vielleicht mehr Wert beimesse als meinem eigenen Körpergefühl – dann würde ich schon sagen, das ist dann vielleicht nicht ideal. Beim Thema Schlaf finde ich es für mich immer am einleuchtendsten, dass man ja natürlich in seine App schauen kann und sehen, war das jetzt von der Uhr diagnostiziert oder prädiziert als einen erholsamen Schlaf oder nicht. Und dann fühlt man ja selber: Bin ich heute gut und erfrischt durch den Schlaf? Und ich persönlich selber nutze eine Uhr auch jetzt schon seit mehreren Jahren. Ich kann dann so ein Gespür vielleicht entwickeln. Passen die Daten jetzt wirklich zu dem, wie ich mich fühle, oder ist das jetzt eine komplett andere Einschätzung? Und das ist dann vielleicht eine Sensibilisierung, die über die Zeit geschehen muss. Dann kann das schon funktionieren und vielleicht auch immer wieder mal sich breiter zu dem Thema informieren.

Martin Hoffmann: Jetzt mach ich mir Gedanken über Motivation und auch die Motivationspsychologie dahinter. Können solche Algorithmen wirklich jetzt, ich sage jetzt mal menschliche Empathie und so eine, ich finde Motivation ist ja was sehr sehr individuelles – kann das wirklich eine KI übernehmen und das wirklich ersetzen auch?

Marco Giurgiu: Ich würd das so sagen, KI kann helfen, Motivation in ein Verhalten zu übersetzen. Und aus einem Vorsatz, den ich habe, vielleicht durch die richtigen Impulse, durch die Motivation über das Gerät, dann mehr Bewegung oder, ja, den richtigen, die richtige Handlung durchzuführen. Und die KI kann sicherlich helfen, auch die optimalen Zeitpunkte zu identifizieren. Wenn sie jede Stunde einen erinnert, sich zu bewegen, dann kann sie über die Zeit vielleicht lernen: Vormittags ist die Person nicht dafür geeignet oder springt nicht auf meine Empfehlungen an, weil sie vielleicht Meetings hat oder in Besprechungen ist oder anderweitig berufstätig. Ich glaube aber nicht, dass die KI es schaffen kann, komplett die psychologischen Komponenten, die wir auch wissen, die wichtig sind, zu übernehmen. Dafür ist einfach dieses Zwischenmenschliche, wenn wir jetzt an einen Personal Coach denken, der einen mal in die Augen schaut, der die Gestik, Mimik erkennt, Körperhaltung. Das ist einfach auch ganz, ganz entscheidend, wenn es jetzt darum geht, langfristig jemanden dazu zu gewinnen, in die Verhaltensänderungen zu kommen. Die digitale Komponente ist eine Unterstützung und einfach eine Starthilfe für eine Gewohnheitsveränderung.

Martin Hoffmann: Wenn wir das Thema Bewegungsmangel angehen. Wie kann da KI helfen, dem entgegenzuwirken, weil du leitest ja auch das Projekt "Be Active". Kannst du kurz mal beschreiben, was ihr da genau macht und was ihr euch auch von der KI da erhofft.

Marco Giurgiu: Die effizienteste Methode wäre wahrscheinlich, wenn wir jedem, der mehr Bewegung braucht, einen Personal Coach zur Seite stellen. Und das kann man gar nicht decken, den Bedarf, den es dafür gibt. Und in dem Fall kann die KI helfen, diese richtigen Impulse zu setzen. Also vielleicht durch eine Erinnerung, durch das Kennenlernen, eine Steigerung herbeizuführen. Und im Rahmen des Forschungsprojekts "Be Active" hatten wir die Möglichkeit, drei Jahre lang in Zusammenarbeit mit dem Forschungsinstitut für Informatik, dem FZI hier in Karlsruhe, nach Zeitpunkten zu suchen in unseren Bewegungsdaten, wo Leute vielleicht geeignet wären für Bewegungspausen, also die optimalen Zeitpunkte zu identifizieren, also kann eine KI helfen, vielleicht zu erkennen, ob jemand morgens ein Zeitfenster hat, wo es für sie ein günstiges Zeitfenster für mehr Bewegung war. Und was wir gelernt haben aus dem Projekt, ist, das geht zu einem gewissen Grad. Wir können natürlich Menschen sozusagen animieren oder auch digital unterstützen. Wir brauchen mehr Kontext vielleicht noch. Wir wissen allein durch ein Wearable nicht, wo die Person ist. Ist sie jetzt in einem Gespräch mit einer Person? Ist sie auf der Arbeit? All diese Informationen könnten dann vielleicht in Zukunft ergänzt werden durch smartphonebasierte Abfragen, die zeitgleich stattfinden. Und aus dem Gesamten heraus kann KI auf jeden Fall helfen, unterstützend zu wirken.

Martin Hoffmann: Jetzt lass uns mal noch aus wissenschaftlicher Sicht auf den auf den Breitensport gucken. Wo siehst du die die größten Hebel, bei denen man da mit KI wirklich wirklich ansetzen kann?

Marco Giurgiu: Im Breitensport geht es vor allem darum, dass man in Bewegung kommt, dass man vielleicht auch mehr Spaß als Leistung im Sport empfindet. Und da kann natürlich eine KI es schaffen. Wir haben auch Elemente wie Gamification im Weitblick, dass so spielerische Elemente es schaffen, über kleine Challenges vielleicht die Leute im Breitensport, dass man da Punkte sammelt und gemeinsam sein Bewegungsverhalten möglichst langfristig aufrechterhält.

Martin Hoffmann: Kann KI auch, vielleicht jetzt nicht aktuell, aber zukünftig gedacht, so eine Art Bewegungskorrektur mir geben, zu sagen, hey, also das machst du gerade wirklich falsch, das musst du anders machen.

Marco Giurgiu: Ich würde das jetzt nicht ausschließen. Also wenn man einfach den technischen Fortschritt der letzten 20, 30 Jahre betrachtet, kann das durchaus möglich sein. Also es gehört natürlich noch viel, viel dazu. Wir würden dann über sehr, sehr feingranulare Bewegungsabläufe sprechen. Ob jetzt im Fitnessstudio, da geht es dann um Bewegungsanalyse mit Gelenkstellungen und Gelenkwinkel, das ist dann schon sehr, sehr komplex, da gibt es in der Wissenschaft Lösungen, die aber noch weit weg sind von dem, was jetzt ein einfacher Tracker im Handgelenk kann. Aber was wir natürlich nicht wissen, ist, wie die Nutzung von KI und die Nutzung von den ganzen Daten, was da noch alles kommen kann. Das ist ein kleiner Blick in die Glaskugel, aber mit einem Blick zurück, was schon alles technisch, welche technischen Errungenschaften heute schon möglich sind, würde ich es nicht ausschließen.

Martin Hoffmann: Jetzt hast du vorhin gesagt, du trägst selbst eine Smartwatch, seit vier Jahren war es, glaube ich, ungefähr, oder?

Marco Giurgiu: Ja, vier Jahren mindestens, vielleicht sogar ein bisschen länger.

Martin Hoffmann: Das heißt, die Daten müssten jetzt mittlerweile relativ gut sein bei dir. Wie hat sich dein Verhalten geändert, seitdem du sie trägst?

Marco Giurgiu: Ich achte schon bewusst drauf und sicherlich auch manchmal am Tag, wie viele Schritte ich heute schon gegangen bin. Und erwische mich dann manchmal auch selber, dass ich merke, ja, heute war doch vielleicht ein sehr bürolastiger Tag. Jetzt noch ein kleiner Spaziergang am Abend würde guttun. Was ich auch gerne mache, ist dann einfach rückblickend zu schauen, so monatlich oder auch mal ein Jahreszyklus zu sehen. Da fällt mir auch immer wieder auf, dass ich beispielsweise in den Sommermonaten und den Frühlingsmonaten deutlich aktiver bin. Sicherlich auch dem Wetter und der Dunkelheit geschuldet im Winter. Aber das kann dann schon dazu führen, dass man sich einfach mit dem Thema auseinandersetzt, die Daten versucht, für sich zu interpretieren und dann auch sich selber zu motivieren. Also bei mir funktioniert das relativ gut. Und zeitgleich habe ich natürlich auch immer die Forscherbrille auf, wo ich dann genau weiß, was die Daten auch vielleicht nicht können und versuche dann immer für mich auch eine gute Balance zu finden.

Martin Hoffmann: Marco, vielen, vielen Dank dir. Ganz viel gelernt. Danke dir.

Marco Giurgiu: Herzlichen Dank für die Einladung. War ein tolles Gespräch.

Martin Hoffmann: Natürlich lässt sich das Versprechen von Wearables und den KI-basierten Fitness-Apps nicht eins zu eins umsetzen. Da machen die Marketingabteilungen schon wirklich einen guten Job, das kann man nicht anders sagen. Trotzdem helfen sie natürlich vielen bei der Motivation, also dranbleiben, Fortschritte aufzeigen, um so den inneren Schweinehund in den Griff zu bekommen. Und viele Anwendungen, die mir bei der Recherche begegnet sind, fokussieren sich auf den Ausdauerbereich. Gerade Laufen und Radfahren, da gibt's wirklich einiges. Liftwise konzentriert sich aber auf das Krafttraining. Und wird somit hauptsächlich in Fitnessstudios eingesetzt. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus einem smarten Armband, einem Funkchip und der App. Wie genau das funktioniert, das muss mir Moritz Dreßler erklären. Er ist einer der Gründer des Start-ups und er hat übrigens auch am KIT studiert. So, ich bin jetzt auf dem Gelände vom KIT und der Moritz meint, ich soll einfach hoch in den zweiten Stock kommen. Ich muss mal gucken, wo das Büro ist. Hier sind wir, 214. Hey Moritz.

Moritz Dreßler: Hallo.

Martin Hoffmann: Cool, dass wir hier sein dürfen, du. Danke dir.

Moritz Dreßler: Schön, dass ihr da seid. Schön, dass ihr den Weg in unser kleines Büro hier gefunden habt.

Martin Hoffmann: Moritz, welches Problem gibt es denn im Fitnessstudio, was sich durch Technik vielleicht besser lösen lässt als durch Fitnesstrainer, Fitnesstrainerinnen, die beim Training mit dabei sind?

Moritz Dreßler: Ich glaube, die Herausforderung der heutigen Fitnesswelt aus Sportlersicht liegt vor allem darin, dass man viel alleine trainiert. Und damit gehen meiner Meinung nach zwei große Probleme einher. Das eine ist das Thema Dokumentation – aufzeichnen, was habe ich trainiert? Das ist so das eine, was ein Trainer üblicherweise übernimmt. Und das andere ist aber auch: regelmäßiges Feedback, regelmäßiger Input – ein Gesprächspartner, der einmal sagt, oh, gut gemacht, oder, ey, da wäre noch mehr drin gewesen, das hast du letzte Woche einfach irgendwie besser gemacht. KI, um das kurz zu machen, ist, glaube ich, gut, um beide Sachen zu lösen. Das mit der Dokumentation ist schon bekannt, wie das funktioniert. Was aber meiner Meinung nach viel interessanter ist, ist so das Thema regelmäßiger Input beim Training, was für meine Begriffe viel, noch viel relevanter ist, weil es für viele Menschen viel wichtiger ist, überhaupt beim Training dran zu bleiben oder erst mal zu starten. Und regelmäßig einen kleinen Schulterklopfer zu bekommen, als jetzt unbedingt haarklein zu dokumentieren, was trainiert wurde in den vergangenen Wochen.

Martin Hoffmann: Was heißt denn regelmäßiger Input? Was ist das genau?

Moritz Dreßler: Regelmäßiger Input heißt für uns vor allem, dass man regelmäßiges Feedback dazu bekommt, wie gut man gerade eine Übung ausgeführt hat. Wie explosiv beispielsweise die Bewegung war, wie viel beim Fitnesstraining zum Beispiel, wie viele Wiederholungen man noch im Tank hat, aber auch sowas ganz, sagen wir mal, Strukturelles – wie zum Beispiel eine neue Übung auszuprobieren. Eine neue Übung auszuprobieren, die man vorher vielleicht noch nie gemacht hat, wo ein Trainingspartner oftmals vielleicht einen Input gibt – oder am besten natürlich ein Trainer, der sagt: hey, wir haben jetzt wochenlang Übung X für den Rücken gemacht. Vielleicht probieren wir mal jetzt zum Beispiel, du hast einen Latzug mit Unterstützung mit weniger Körpergewicht gemacht.

Martin Hoffmann: Also Latzug ist quasi Stange, die ich runterziehe, von oben nach unten, um den Rücken zu treffen.

Moritz Dreßler: Richtig, du hast den Latzug schon eine Weile gemacht, du hast aber immer weniger Gewicht genommen, als du selber wiegst – zum Beispiel. Jetzt hast du dich aber da schrittweise vielleicht verbessert. Viele Leute gehen dann nicht den Schritt und sagen, ich probier mal einen Klimmzug aus. Solche Sachen sind individueller Input, die das Training abwechslungsreicher, auch herausfordernder, aber auch einfach spaßiger und erfolgreicher machen am Ende des Tages.

Martin Hoffmann: Jetzt gucke ich natürlich aus einer Laienperspektive, wenn ich im Studio bin. Aber du hast auch gerade was über die Qualität der Übungen gesagt. Könnt ihr da auch Feedback geben? Also wie diese Übung ausgeführt wird?

Moritz Dreßler: Nein. Wenn jemand gegen Gelenke arbeitet, wenn jemand eine Übung grundlegend falsch ausführt, dann ist das mit den derzeitigen mir bekannten technischen Lösungen schwierig, da sozusagen so eine Vollkaskoversicherung auszustellen. Ja, es gibt einzelne Lösungen, die erkennen, wenn man vielleicht beim Squat, also sprich bei der Kniebeuge, nicht weit genug nach unten gegangen ist oder sowas. Aber was am Ende des Tages ja wichtig ist, ist, dass jemand das Gefühl hat: Ich kann gerade nichts falsch machen bzw. wenn ich was falsch mache, werde ich sofort darauf hingewiesen. Das ist momentan meiner Meinung nach noch schwierig. Wir beschränken uns bewusst auf das Armband, weil es sehr einfach einzugliedern ist in schon bestehende Studios, weil Sportler das gewöhnt sind, das zu tragen – und weil es irgendwann einfach vergessen wird. Und deswegen haben wir bewusst das Thema Formkorrektur, sage ich jetzt mal, ausgeklammert. Und die technischen Lösungen, die da vorhanden sind, laufen auf eine Kamera bzw. auf mehrere Kameras hinaus. Das hat dann seine ganz eigenen technischen Herausforderungen.

Martin Hoffmann: Da sind wir natürlich auch nochmal, was Datenschutz angeht, auch nochmal auf einem anderen Level unterwegs, wahrscheinlich, wenn Kamerabilder auch nochmal dazu kämen, nehme ich an.

Moritz Dreßler: Ja, am Ende sind es ähnlich sensible Daten wie wenn ich jetzt ein Puls messe – zum Beispiel. Also es sind körperbezogene, sensible Daten. Wenn ich jetzt aber sage, ich hab einen, sei es ein Armband, was Puls misst, oder sei es eine Kamera, die erkennt, wo mein Ellenbogen gerade ist, dann bin ich noch nicht im Medizinprodukt, weil ich noch keine medizinische Diagnose erstelle, sondern habe erst mal ein ähnliches Level, sag ich mal, an Datensensibilität. Was aber viel entscheidender ist, ist beim Thema Kamera halt die technische Herausforderung, diese Tiefenwahrnehmung zu haben, die ein Trainer hat, wenn er um dich herumgeht.

Martin Hoffmann: Ihr habt euch jetzt erst mal auf das Armband fokussiert – und wir sind ja bei euch im Büro und ich sehe da hinten auch welche, auch welche liegen. Versuch mal einfach, also für einen Laien, für mich zu erklären, was kann denn so ein Armband sinnvoll messen und wo liegen auch die Grenzen? Du hast zum Beispiel gerade auch so Puls, ich sage es mal so Klassiker, was man vielleicht schon von einer Smartwatch oder von so einer Polaruhr oder sowas schon kennt. Aber was könnt ihr konkret machen mit dem Armband?

Moritz Dreßler: Also das, was wir konkret messen können wirklich, ist Puls und Bewegung vor allem. Es wird in Zukunft möglich sein, auch zum Beispiel Temperatur zu messen oder in fernerer Zukunft vielleicht auch mal, sag ich mal, elektrischen Widerstand auf der Haut. Wenn wir über messen sprechen, sprechen wir oftmals davon, dass ich mit KI eine extrem gute Schätzung machen kann von Dingen, die ich eigentlich nicht messen kann. Also, wenn man jetzt mal so breit auf die Wearables dieser Welt schaut, dann ist ja gerade das Thema Schlaftracking zum Beispiel, das ist ein Riesenthema. Es wird alles über Puls gemacht. Wie stressfrei bzw. wie gestresst ich bin. Auch das kann ich über die Veränderung vom Puls, über eine Zeit ganz gut abschätzen. Und was bei uns aber vor allem darum geht, ist nicht der Puls. Es ist ein gutes Add-on, was uns zusätzlich Daten liefert oder Informationen liefert. Aber beim Kraftsport ist vor allem die Bewegung wichtig – und deswegen liegt unser Know-how, auch die KI-Modelle, die wir benutzen, arbeiten ausschließlich momentan mit den Bewegungsdaten, sprich mit Beschleunigungsdaten.

Martin Hoffmann: Das war diese Explosivität, die du angesprochen hast vorhin.

Moritz Dreßler: Genau, die Beschleunigung ist erst mal, sag ich mal, die Explosivität. Aber anhand der Beschleunigung kann ich, wenn ich gute Algorithmen habe, sag ich jetzt mal, und das vielleicht noch mit anderen Sensoren kombiniere, die wir auch noch darin haben – allzu viele Details will ich nicht verraten – aber wir können sehr gut mit den KI-Modellen erkennen, welche Trajektorie, also sprich, welche genaue Bewegungsbahn du in deinem Fitnesstraining genommen hast. Wie lange, wie schnell du das gemacht hast – und wann vor allem du auch damit wieder aufgehört hast. Und dann kommst du zu den KI-spezifischen Herausforderungen zu erkennen, wann das Armband eine Trinkbewegung von dir aufgezeichnet hat und wann es halt ein Bizeps-Curl war zum Beispiel.

Martin Hoffmann: Diese erhobenen Daten, die ihr da habt, gerade wenn wir über die Geschwindigkeit, über diese Explosivität gehen, wie macht die KI daraus einen Trainingshinweis?

Moritz Dreßler: Also vielleicht als Analogie: Wenn ich als Trainer dir zuschaue, wie du trainierst, dann sind das auch verschiedene Schritte, die ich mache. Ich schaue mir zuerst an, welche Übung machst du gerade? Welches Gewicht hast du in der Hand? Dann schaue ich mir an: Wie sehen deine Wiederholungen aus? Wie sieht deine Übungsausführung aus? Ist die schnell, langsam? Wann hört die auf? Wann beginnt die einzubrechen – von der Geschwindigkeit her zum Beispiel? Wann hast du Schwierigkeiten das Gewicht zu bewegen? So, kurz gesagt, das sind verschiedene Schritte, die ich ausführe. Und genauso haben wir verschiedene Schritte, die aufeinander aufbauen, in denen wir verschiedene Methoden der künstlichen Intelligenz verwenden. Und es fängt sozusagen auf der untersten Stufe damit an, dass wir einfach nur erkennen, was ich gerade schon gesagt habe. Wann hast du eine Wiederholung ausgeführt – und wann nicht? Und ganz unten geht es sozusagen bei uns damit los, dass wir KI dafür nutzen, eben das sehr, sehr zuverlässig anhand des Bewegungsprofiles zu erkennen. Und im letzten Schritt kombinieren wir diese Daten, die wir davon erhalten haben. Also welche Übung, welches Gewicht hast du benutzt? Wie viele Wiederholungen hast du gemacht? Wann ist die Geschwindigkeit wie gewesen während deiner Ausführung? All das kombinieren wir mit Informationen zum Nutzer. Wie alt bist du? Welches Trainingsziel hast du vielleicht? Hast du Verletzungen, über die wir Bescheid wissen müssen oder bist du mit bestimmten Beschwerden ins Fitnessstudio gekommen, die du vielleicht reduzieren willst. Das ziehen wir mit in Betracht. Und dann gibt's am Ende dieses Prozesses wieder KI, die am Ende des Tages darauf abzielt, diese Daten von vielen Nutzern zusammenzufassen, zu kombinieren und zu lernen, wie kann ich dir jetzt insbesondere mit deinem Profil, mit deiner Trainingshistorie eine sehr gute Trainingsempfehlung geben. Was du wann zu machen hast, wie du dich zu steigern hast, wann du welche Übungen vielleicht mal austauschen solltest. Aber auch, wann ich dem Trainer im Fitnessstudio vielleicht einen Hinweis geben soll. Geh mal auf den Martin zu, das lohnt sich gerade.

Martin Hoffmann: Wann fragen Leute, die im Fitnessstudio trainieren, denn KI am meisten nach. Brauchen die Struktur? Brauchen die Motivation?

Moritz Dreßler: Vielleicht ecke ich mit der Aussage ein bisschen an, aber KI fragt niemand nach. KI ist ja ein Begriff, der jetzt sozusagen plötzlich allgegenwärtig ist, weil er angeblich viele Probleme irgendwie lösen kann, die vorher nicht lösbar scheinen oder schienen. Was die Leute nachfragen, sind die Dinge, die du schon genannt hast. Ich will beim Training motiviert sein. Ich will einen Motivationstreiber haben, der vielleicht über die Schulter schaut. Ich möchte wissen, was ich wann zu trainieren habe, ohne dass ich vorher, oder dass ich jede Woche, eine Stunde in meine Trainingsplanung stecken muss. Und ich will vielleicht wissen, ob ich gerade mir die Bandscheiben kaputt mache. Es gibt mittlerweile sehr viele verschiedene Nutzer oder viele verschiedene Mitglieder, die ins Fitnessstudio gehen. Es gibt mittlerweile nicht mehr nur den 25-jährigen Pumper, der einfach nur möglichst viel Eisen stemmen will und gut aussehen möchte, mal plakativ gesagt, sondern es gehen zunehmend Frauen ins Fitnessstudio. Es gehen zunehmend ältere Menschen ins Fitnessstudio, auch Leute, die eine andere Sportart gemacht haben oder machen und als Ergänzung Fitnesstraining betreiben. Oder auch Leute die einfach sagen, ich will präventiv meine Muskelmasse einfach aufrechterhalten.

Martin Hoffmann: Wie ist das denn mit, wenn ich mir jetzt dein Beispiel nochmal, diesen 25-jährigen Pumper ,angucke, der wahrscheinlich schon sehr viel in Richtung Leistungsoptimierung macht – was für Daten kann denn so jemand erwarten? Wie sehr lässt sich durch KI so ein Training nochmal optimieren, um da nochmal solche Spitzen nochmal rauszuholen?

Moritz Dreßler: Also wenn wir in den Leistungsbereich schauen, dann sind die Leute natürlich schon auch regelmäßig mit Trainern in Kontakt. Das ist das Beste, was man machen kann, kurz gesagt. Da wird man immer am meisten herausholen. Und dann gibt es die ganz große Masse, die verhältnismäßig ambitioniert trainiert, aber nicht den Luxus hat, sich das vielleicht nicht leisten möchte oder auch nicht leisten kann, irgendwie regelmäßig einen Personal Trainer zu haben. Da nenne ich immer ganz gern das Beispiel, und das ist nicht nur für den 25-jährigen Pumper interessant, sondern auch für viele andere, Trainingsintensität. Trainingsintensität wählen, einfach. Das ist eine Entscheidung, die muss man jedes Mal machen. Bei jeder Trainingssession- und Einheit. Der Plan, der steht am Anfang, ja. Aber individuell zu entscheiden, hänge ich noch einen Satz dran. Mache ich heute ein paar Wiederholungen mehr? Nehme ich mehr Gewicht? Verbringe ich vielleicht irgendwie bei meinem High-Intensity-Intervalltraining mehr Zeit? Hau ich da noch ein bisschen mehr rein und fordere mich noch mehr? Solche Dinge sind immer super interessant. Und da geht es nicht darum, die Leute zu übermäßigen Höchstleistungen anzutreiben und einfach nur irgendwie eine Gamification draus zu machen. Sondern da geht's vor allem darum, begründet zu sagen: Heute nimmst du x Kilos bei deinem Latzug, weil wir vorhin bei einem Beispiel waren, weil du in den vergangenen Wochen so und so viel gemacht hast und dich so und so entwickelt hast. Oder heute machst du statt dem Latzug das vielleicht etwas anstrengende, richtige Klimmzüge, die Klimmzug-Anwendung. Und, ja, das sind so Intensitätsentscheidungen. Davon kann der 25-jährige Pumper extrem profitieren, aber auch das ältere Mitglied, was vielleicht einfach nur mit dem Enkel lange spielen möchte.

Martin Hoffmann: Wie stellt man denn da sicher, dass es keine Überforderung gibt im Training? Also zum Beispiel jetzt auf Klimmzüge zu gehen, okay, ist jetzt vielleicht nochmal anstrengender, aber dass man sich da selbst nicht überfordert, dass man auch Regeneration, Intensität, dass man das irgendwie alles handeln kann, wenn da jetzt eben niemand nebendran steht, sondern ich das über eine App oder so angezeigt bekomme.

Moritz Dreßler: Klar, also blind irgendwelche krassen Ziele zu stecken und ohne großartig was zu wissen über denjenigen, ist natürlich immer riskant. Wir versuchen dieses Risiko zu minimieren mit zwei verschiedenen Methoden. Das eine ist schlichtweg die Rückmeldung vom Nutzer. Und die zweite Methodik, wie wir die Sache angehen, ist: Wir haben, ich hab's schon so ein bisschen erwähnt, wir beziehen immer die Trainer aktiv mit ein. Also wenn's darum geht, ob jemand grundsätzlich jetzt acht Wochen lang sich an die Klimmzugstange hängen sollte oder so, das kann ein Trainer immer noch am besten entscheiden. Und wir sehen uns eher in der Rolle, dass wir sagen, wir geben den Trainern die Möglichkeit, möglichst schnell, möglichst individuelle Entscheidungen zu treffen.

Martin Hoffmann: Woran messt ihr eigentlich euren Erfolg schlussendlich. Also ich meine das nicht, wie viele, wie oft es eingesetzt wird, sondern von Nutzerinnen, von Nutzern, dass die sagen: Hey, wir sind damit total zufrieden. Was sind da eure Faktoren?

Moritz Dreßler: Tatsächlich ist die Trainingsfrequenz schon für uns eine Metrik, die wir gerne ranziehen, weil sie ja nicht nur jetzt eine Aussage darüber trifft, so wird das Produkt prinzipiell benutzt, sondern wir können ja einen Vergleich ziehen. Wie viel hast du davor trainiert, wie viel hast trainiert nachdem du jetzt das Armband verwendest? Und die Trainer geben uns darüber auch Feedback. So, und am Ende des Tages, ich hab's am Anfang ein bisschen erwähnt, es geht darum, die Leute, den Durchschnitts- Fitnessstudionutzer, einfach regelmäßig dazu zu bringen, den Arsch hoch zu bekommen, mal auf Deutsch gesagt, und vielleicht die Trainingseinheit mehr zu machen, die man sonst nicht macht. Oder den Satz mehr zu machen, den man sonst vielleicht ausgelassen hätte. Und deswegen ist die Trainingsfrequenz, sprich, eigentlich nur die Häufigkeit, wie oft gehe ich zum Training, oder wie lange trainiere ich, oder wie viel mache ich – das ist schon ein super Indikator für uns. Und das Zweite ist natürlich schon auch: Wie sehr verändert sich das Training. Wenn unser Armband dazu führt, dass sich das Training in regelmäßigen Abständen mal ein bisschen verändert, dass es neue Reize gibt für neue Muskeln, dann ist das für uns auch schon ein großes Lob.

Martin Hoffmann: Jetzt ist natürlich immer so in den Köpfen vieler: Was passiert mit den Daten, die da erhoben werden? Wie werden die gespeichert? Wie lange werden die gespeichert? Werden die danach vielleicht auch nochmal genutzt? Fließen die in diesen Algorithmus ein? Sind das, ich sage es mal in Anführungszeichen, Trainingsdaten oder irgendwie sowas? Was macht ihr mit den Daten? Wo werden die gespeichert? Was passiert damit?

Moritz Dreßler: Was wir machen: Wir verhalten uns natürlich entsprechend der Gesetzgebung, die es so gibt. Sprich, wir klären die Nutzer nicht nur darüber auf, dass wir Daten erheben, sondern auch, warum wir jetzt die Bewegung oder den Puls aufnehmen oder warum jemand, es geht ja auch, es geht nicht nur um das Armband, sondern es geht auch darum, dass man ja in der App einfach Fragen stellt und Dinge teilweise nicht machen kann, nicht nutzen kann, keine Rückmeldungen bekommt, weil man gewisse Dinge nicht angegeben hat. Ich glaube, das kennt auch jeder von diversen anderen Anwendungen. Der Punkt ist, man sollte natürlich einfach eine Begründung liefern, warum wir jetzt diese Daten brauchen. Das ist das eine, viel erklären – und das direkt in Zusammenhang bringen mit dem Nutzen. Das zweite ist, dass wir, ja du hast gefragt, wo wir Daten speichern. Wir speichern Daten in Europa, ausschließlich. Und das ist auch schon mal, sagen wir mal, in unserer digital-amerikanisierten Welt, ist das auch schon mal ein kleiner Unterschied. Was übrigens gar nicht so einfach ist. Also man kann technisch, sagen wir mal viel bei US-Anbietern viel, viel anklicken, sage ich mal, und viel zustimmen, dass es jetzt halt irgendwie auf Servern in Frankfurt oder Amsterdam oder sowas gespeichert. Aber bei US-Anbietern ist es dann halt trotzdem so, dass die Daten durch US-Server zum Teil auch durchlaufen und dann abgegriffen werden können. Aber das versuchen wir perspektivisch so weit, wie es geht, mit europäischen Anbietern zu gestalten.

Martin Hoffmann: Moritz, vielen, vielen Dank für die Einblicke. Viel Erfolg mit eurem Startup. Weiterhin klingt es sehr spannend, werde es auf jeden Fall weiter verfolgen. Und danke, dass du mir so viel erklärt hast. Ich glaube, ich verstehe es ein bisschen besser jetzt. Danke dir.

Moritz Dreßler: Vielen Dank Martin, hat Spaß gemacht.

Martin Hoffmann: Ich muss sagen, das waren jetzt zwei wirklich sehr, sehr spannende Gespräche – und ich nehme für mich definitiv mit, dass KI im Sport funktioniert. Also momentan noch eher auf der, ich sag es mal, Motivationsebene. Und vielleicht gibt sie Tipps, wie man trainieren kann und wie man das alles ein bisschen optimieren kann. Einen menschlichen Fitnesstrainer, den kann es aber definitiv, ich sage jetzt mal, noch nicht ersetzen. Und wie sieht es bei euch aus? Seid ihr jetzt auch bis in die Haarspitzen motiviert und wollt direkt losstarten – oder was geht nach den Gesprächen bei euch im Kopf alles so ab? Schreibt's gerne mal in die Kommentare. Ich bin wirklich gespannt. Und wenn ihr Fragen oder Anregungen habt – oder ein spannendes Thema kennt, dann schreibt uns gerne @gesundnah bei Insta – und dann einfach eine DM an uns schicken. Oder ganz bequem hier direkt unter den Podcast kommentieren. Die Show Notes sind natürlich auch wieder prall gefüllt. Klickt euch da gerne mal durch, wenn ihr tiefer ins Thema eintauchen möchtet. Ich würde mich freuen, wenn ihr auch das nächste Mal wieder am Start seid. Ich bin Martin Hoffmann. Wir hören uns. GESUNDNAH – der Gesundheitspodcast der AOK Baden-Württemberg.