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German Congress of Orthopaedics and Traumatology 2026 (DKOU 2026)

Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Unfallchirurgie (DGOU), Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Orthopädische Chirurgie (DGOOC), Deutsche Gesellschaft für Unfallchirurgie (DGU), Berufsverband für Orthopädie und Unfallchirurgie (BVOU)
20.-23.10.2026
Berlin

Meeting Abstract

Vergleich manueller und KI-gestützter Methoden zur Hüftwinkelbestimmung bei dysplastischen Hüftgelenken

Paul Reidler - Klinik und Poliklinik für Radiologie, Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Mattia de Benedictis - Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Yannick Ahlheit - Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Hannah Gildein - Klinik und Poliklinik für Radiologie, Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Felix Herr - Klinik und Poliklinik für Radiologie, Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Dominic Simon - Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Gautier Beckers - Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Boris Holzapfel - Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland
Lennart Schröder - Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Universitätsklinikum der LMU, München, Deutschland

Text

Zielsetzung und Fragestellung: Die exakte Bestimmung radiologischer Hüftparameter ist essenziell für Diagnostik, Schweregradeinteilung und Therapieplanung der Hüftdysplasie. Ziel dieser Studie war der Vergleich zweier KI-basierter Messsoftwares (IB Lab HIPPO® und BoneMetrics® [Gleamer]) mit manuellen Referenzmessungen sowie die Analyse von Übereinstimmung, Reliabilität und systematischen Differenzen.

Material und Methoden: In dieser retrospektiven Studie wurden 52 Patienten (104 Hüften) mit standardisierten Röntgen-Beckenübersichtsaufnahmen eingeschlossen. Die Hüftwinkel Acetabular Roof (AR), Lateral Center Edge (LCE), Caput-Collum-Diaphysen (CCD) sowie der Beckenschiefstand (PO) wurden automatisiert mit beiden Softwares sowie unabhängig von zwei erfahrenen Radiologen bestimmt. Referenzwerte entsprachen dem Mittel beider Untersucher. Inter- und Intrarater-Reliabilität wurden mittels Intraclass-Correlation-Coefficient (ICC) analysiert, methodische Unterschiede mittels Wilcoxon-Tests. Deskriptive Statistik erfolgte distributionsabhängig; AR, LCE und CCD lagen für 102 Hüften vor, PO für 52 Becken.

Ergebnisse: Das mittlere Patientenalter betrug 30,5 ± 8,6 Jahre; 76,9% waren weiblich mit einem mittleren BMI von 24,8 kg/m². Interrater-Reliabilität war exzellent für PO (ICC 0,952) und LCE (0,907), gut für AR (0,789) und gering für CCD (0,135). Intrarater-Analysen zeigten überwiegend moderate bis gute Reproduzierbarkeit, jedoch geringe Konsistenz für PO. IB Lab HIPPO® unterschied sich nicht signifikant von manuellen Messungen für AR, CCD und PO, jedoch für LCE (p < 0,001). BoneMetrics® zeigte signifikante Abweichungen bei AR und LCE, nicht bei CCD und PO. Im direkten Softwarevergleich bestanden signifikante Differenzen für AR, LCE und CCD trotz hoher Korrelationen. Deskriptiv maß BoneMetrics® niedrigere AR- und höhere LCE-Werte als HIPPO® und die manuelle Referenz.

Diskussion und Schlussfolgerung: Beide KI-Systeme ermöglichen reproduzierbare und klinisch verwertbare Messungen der Hüftmorphologie mit insgesamt guter Übereinstimmung zu manuellen Referenzwerten und bieten Potenzial zur Standardisierung radiologischer Befundung. Es zeigten sich jedoch stematische Messabweichungen zwischen den Programmen, die diagnostische Klassifikationen beeinflussen können. BoneMetrics® zeigte tendenziell kleinere AR- und größere LCE-Werte und könnte dadurch Hüften als weniger dysplastisch klassifizieren. Dies ist klinisch insbesondere bei Borderline-Dysplasien relevant. Eine Überlegenheit eines Systems lässt sich aus den Daten nicht ableiten weshalb softwareabhängige Referenzbereiche, weitere Validierungsstudien und klinische Outcome-Korrelationen empfohlen werden.