LMotionLab ist im App Store. Die Geschichte der Menschen, die KI-Ganganalyse für das Sanitätshaus konkret gemacht haben.

LMotionLab — LINDERAs KI-basierte Ganganalyse-App für die Gonarthrose-Versorgung im Sanitätshaus — ist seit dieser Woche im deutschen Apple App Store verfügbar.

Aus einer einzelnen frontalen Smartphone-Aufnahme berechnet LMotionLab objektive Gangparameter (Schrittlänge, Kadenz, Standzeit) sowie die dynamische Varus- und Valgus-Achsabweichung des Knies während des Gangzyklus. In Minuten, in der Filiale, ohne Laborinfrastruktur. Entwickelt von LINDERA gemeinsam mit der Sanitätshaus Aktuell AG, dem Sanitätshaus Kächele und dem Sanitätshaus Carqueville.

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Das ist kein Feature-Post. Das ist eine Notiz darüber, wer LMotionLab konkret gemacht hat — und was zwischen "da ist etwas" und "die App ist im Store" tatsächlich passiert ist.

Vier Jahre Kreisen

Seit Jahren kreisen Sanitätshäuser, Rollator-Entwickler, Rollstuhlhersteller, inhabergeführte Filialnetze und börsennotierte Versorgungsunternehmen um LINDERA. Sie alle wollen Bewegungsanalyse. Was sie nicht zwingend wollten, war das Produkt, mit dem wir gestartet sind — die Sturzrisikoanalyse.

Das hat einen kommerziell ehrlichen Grund. Ein Rollator wird über Design, Komfort und Markentreue verkauft, nicht über objektive Haltungsmesswerte. Wer ein Hilfsmittel in der Filiale berät, verkauft kein Risikobild. Er verkauft eine Lösung, die sich gut anfühlt.

Vier Jahre lang wussten wir, dass da etwas ist. Die Branche wollte unsere Technologie. Sie wollte nur einen anderen Anwendungsfall.

Wer den Anwendungsfall konkret gemacht hat

Drei Menschen haben den ersten kommerziell tragenden Use Case gefunden: Dominik Kächele (Sanitätshaus Kächele aus Stuttgart), Felix Carqueville (Sanitätshaus Carqueville aus Töppeln) und Dr. Christian Gentner. Sie haben Gonarthrose als Einstiegsindikation gewählt — präzise gewählt, weil Gonarthrose drei Versorgungsstellen miteinander verbindet, die im Sanitätshaus-Alltag heute organisatorisch auseinanderfallen:

Die Kundenberatung in der Filiale. Die Patientin steht in der Kabine, und das Sanitätshaus braucht eine objektive Aussage darüber, was im Gang passiert — vor der Versorgung mit der Knieorthese und danach. Bisher war das die Aussage des Beratenden. Mit LMotionLab ist es die Aussage der Messung.

Die Kommunikation mit dem verordnenden Arzt. Die Verordnung kommt aus der Praxis, die Nachversorgung passiert im Sanitätshaus. Wer dem behandelnden Arzt zurückspielen kann, dass der Gang sich messbar verändert hat — und insbesondere die dynamische Varus-/Valgus-Abweichung sich unter der Orthese verändert — baut eine andere Beziehung auf und sichert die Folgeverordnung.

Die Korrespondenz mit den Kostenträgern. Hilfsmittelversorgung ohne objektive Wirksamkeitsdokumentation ist Verwaltungsarbeit, die jedes Sanitätshaus einzeln stemmt. Mit objektiver Verlaufsmessung wird aus einer subjektiven Begründung eine belastbare Beweisführung gegenüber den Kassen.

Drei Versorgungsstellen, ein Werkzeug. Das war die Konkretion, auf die wir zwei Jahre gewartet haben. Sie kam nicht aus einem Roadmap-Workshop. Sie kam von drei Menschen, die im Versorgungsalltag stehen und gesehen haben, wo eine Messung etwas verändert, das bisher nicht messbar war.

Der Weg dorthin: Werkstattgespräche, Anfangseuphorie, Tal der Tränen

Bevor LMotionLab heute im App Store steht, lag ein halbes Jahr Arbeit dazwischen, das ich öffentlich machen will. Weil ich glaube, dass diese Art von Arbeit selten ehrlich erzählt wird — und weil die Sanitätshäuser, die LMotionLab gleich in ihre Filialen tragen sollen, ein Anrecht darauf haben zu wissen, was hinter der App liegt.

Wir haben mit Praxisworkshops in den Filialen begonnen. Direkt am Tresen, mit den Berater:innen, die LMotionLab jeden Tag in der Hand haben würden. Die Anfangseuphorie war hoch. Die erste Reaktion lautete: "Endlich."

Dann ging V0.1 ins Testing.

Und dann kam das Tal der Tränen. Die Ladezeiten waren zu lang für den Filial-Alltag. Die Valgus- und Varus-Messung war noch statisch und nicht dynamisch über den Gangzyklus. Die Patient:innen warteten. Die Berater:innen probierten höflich und schauten dann zurück auf den Bildschirm, mit dem Ausdruck, den jeder Founder kennt: das hier ist noch nicht das Werkzeug, das wir versprochen haben.

Schritt für Schritt haben wir die Bugs gefixt. Ladezeiten massiv reduziert. Statische Valgus-/Varus-Messung durch dynamische Verlaufsmessung über den gesamten Gangzyklus ersetzt. Die Aufnahme-Positionierung so toleranzfähig gemacht, dass sie in jeder Filiale funktioniert — nicht nur in der, in der wir entwickelt haben. Die KI für die Sanitätshaus-Filiale ans Arbeiten gebracht.

Diese Sätze klingen kurz. Sechs Monate sind sie nicht.

Was wir auf der OT World 2026 gezeigt haben

OT World Leipzig, 19.–22. Mai 2026. Das Ergebnis dieser sechs Monate haben wir im Sanitätshaus Aktuell-Netzwerk vorgestellt. Reza Rezvani, Uliana Poloz und ich standen die ganze Woche am Stand. Hunderte Gespräche. Die Resonanz war anders als auf früheren Messen — konkret, anwendungsbezogen, mit der Frage "wann können wir das in unsere Filialen einbauen", nicht "was ist das eigentlich".

Diese Woche, App Store. Die Antwort auf die Frage "wann können wir das in unsere Filialen einbauen" ist: jetzt.

Wissenschaftliche Grundlage: LINDERA × Charité, Scientific Reports, 2021

Damit der Punkt nicht untergeht: LMotionLab basiert auf einem KI-Verfahren, das ein Forschungsteam von LINDERA und der Charité – Universitätsmedizin Berlin validiert und am 7. Juli 2021 in Scientific Reports (Nature Portfolio) publiziert hat — als gemeinsame Co-Authorenschaft, nicht als externe Begutachtung.

Die Studie — "Algorithm based on one monocular video delivers highly valid and reliable gait parameters" (Azhand, Rabe, Müller, Sattler, Heimann-Steinert; DOI 10.1038/s41598-021-93530-z) — vergleicht die KI-basierte Gangparameter-Messung aus einer einzelnen frontalen Smartphone-Aufnahme mit dem klinischen Goldstandard für spatiotemporale Gangparameter, dem GAITRite-Druckmesssystem. Das Ergebnis: exzellente Validität für Ganggeschwindigkeit, Kadenz, Schrittlänge und Schrittzeit bei Normal- und schnellem Gangtempo. Die Test-Retest-Reliabilität liegt auf dem Niveau des GAITRite-Systems.

Diese validierte Verfahrensbasis ist das Fundament, auf dem LMotionLab steht — erweitert um die dynamische Messung der Varus-/Valgus-Achsabweichung, die für die Knieorthesen-Versorgung im Sanitätshaus entscheidend ist.

Den methodischen Hintergrund — insbesondere die Frage, warum frontale KI-Messung den lateralen Kamerablick funktional ersetzt — haben wir vergangene Woche separat publiziert: KI-Ganganalyse für Gonarthrose — und warum die Frage nach der lateralen Kamera die falsche ist.

Was als nächstes kommt: die TopM-Integration

LMotionLab ist eine App. Eine App, die in der Filiale geöffnet, benutzt und wieder geschlossen wird. Damit aus einer App ein Werkzeug wird, das den Sanitätshaus-Workflow trägt, muss die Messdokumentation dorthin fließen, wo das Sanitätshaus die Versorgung sowieso schon abbildet.

Deshalb arbeiten wir aktuell an der Integration mit TopM Software GmbH — konkret mit dem ERP-Produkt san6, das im DACH-Raum bei mehr als 2.000 Sanitätshäusern, orthopädischen Werkstätten und Reha-Anbietern im Einsatz ist und die Schnittstellen zur Krankenkassen-Abrechnung bereits in der Workflow-Tiefe abbildet, die wir brauchen. LMotionLab-Daten sollen nicht in einer App-Insel liegen, sondern in der Versorgungsakte, in der Kundenberatung und in der Kassenkorrespondenz dort auftauchen, wo das Sanitätshaus heute schon arbeitet. Workflow-Integration ist die zweite Hälfte der Arbeit. Sie folgt jetzt.

Häufige Fragen

Danke

An Dominik Kächele und Felix Carqueville, die nicht nur Versorgungspartner sind, sondern Mitgestalter dieses Anwendungsfalls. An Dr. Christian Gentner und die gesamte Sanitätshaus Aktuell AG für das Netzwerk, in dem dieser Launch passieren konnte. An die Berater:innen in den Pilot-Filialen, die V0.1 ertragen haben und uns die ehrlichen Rückmeldungen gegeben haben, ohne die V1.0 nicht möglich gewesen wäre.

An Reza Rezvani und das LINDERA-Engineering-Team, das aus Ladezeiten, statischen Messungen und Positionierungs-Edge-Cases ein Werkzeug gemacht hat, das in der Filiale funktioniert. An Uliana Poloz, die die Pilot-Filialen durch das Tal der Tränen begleitet hat und auch jetzt einige Filial-Workshop persönlich führt.

An das Forschungsteam Arash Azhand, Sophie Rabe, Swantje Müller, Igor Sattler (LINDERA) und Anika Heimann-Steinert (Charité – Universitätsmedizin Berlin) — die wissenschaftliche Grundlage, auf der LMotionLab heute steht, kam aus ihrer Arbeit.

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LMotionLab ist ab sofort kostenfrei im Apple App Store verfügbar:

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Für Sanitätshäuser im Sanitätshaus Aktuell-Netzwerk: der Einstieg läuft über die SH Aktuell. Für Sanitätshäuser außerhalb des Netzwerks oder für orthopädische Praxen, die LMotionLab in der Verlaufskontrolle bei Knie-Osteoarthrose einsetzen möchten: kommen Sie auf uns zu.

Dieser Beitrag ist Teil der LMotionLab Launch-Serie. Folgeposts zur TopM-Integration und zu den ersten produktiven Filial-Daten erscheinen in den nächsten Wochen auf diesem Blog.

Wissenschaftliche Referenz: Azhand, A., Rabe, S., Müller, S., Sattler, I., Heimann-Steinert, A. (2021). Algorithm based on one monocular video delivers highly valid and reliable gait parameters. Scientific Reports, 11, 14065. DOI: 10.1038/s41598-021-93530-z