Objektive KI-Ganganalyse beim Pferd – mit Samantha Krost

Zu Gast: Samantha Krost – Tierärztin und EGAS-zertifiziert

Samantha Krost ist Pferdetierärztin mit einer besonderen Spezialisierung: die objektive Ganganalyse beim Pferd. Was sie von vielen Kolleginnen und Kollegen unterscheidet, ist die EGAS-Zertifizierung – die Equine Gait Analysis Society ist eine internationale Gemeinschaft aus Wissenschaftlern, die eine umfassende Fortbildung für genau dieses Thema entwickelt hat.

In dieser Fortbildung geht es nicht nur um KI-gestützte Ganganalyse, sondern um alle Formen der Bewegungsanalyse und Lahmheitsdiagnostik beim Pferd. Fünf verschiedene Einrichtungen und Pferdekliniken in ganz Europa, zehn Teilnehmer aus Deutschland, dazu Kolleginnen und Kollegen aus weiteren europäischen Ländern. Eine sehr tiefe Spezialisierung – und gemessen an der Gesamtzahl der Tierärzte eine sehr kleine, exklusive Gruppe.

Beim Kernkompetenz Pferd Podcast gab es bereits ein Gespräch zwischen Samantha und Veronika mit der fachlichen Perspektive auf die Ganganalyse. In dieser Folge liegt der Fokus auf dem praktischen Ablauf und dem KI-Aspekt dahinter.

Wie funktioniert die objektive KI-Ganganalyse?

Ein kamerabasiertes System ohne Marker

Der große Vorteil gegenüber älteren Ganganalyse-Systemen: Es müssen keine Marker oder Sensoren ans Pferd geklebt werden. Kein umständliches Anbringen, keine Sensoren, die abfliegen oder am nassen Pferd nicht halten. Kein Pferd, das sich die Aufkleber nicht gefallen lassen will.

Stattdessen reicht ein Smartphone-Video. Die Slype App wird auf einem iOS-Gerät installiert, das Pferd wird gefilmt – und die KI übernimmt den Rest. Das Prinzip ist vergleichbar mit dem automatisierten Fahren: So wie ein modernes Auto erkennt, wo die Schilder sind und wie schnell gefahren werden darf, erkennt die Software die relevanten Punkte am Pferd.

Was die KI im Hintergrund macht

Das hochgeladene Video wird nicht auf dem Smartphone verarbeitet, sondern in ein Rechenzentrum übertragen – mit leistungsstarken Prozessoren und GPU-Einheiten, die auf Bildverarbeitung spezialisiert sind. Dort passiert Folgendes:

Das Video wird in einzelne Bilder zerlegt. Die KI identifiziert in jedem Bild die relevanten Punkte: Kopf, Becken, Beinpositionen. Sie erkennt automatisch die Gangart – Schritt, Trab oder Galopp – und lehnt Auswertungen ab, die nicht den Vorgaben entsprechen. Wenn nur Schritt gefilmt wurde, gibt es keine Trab-Auswertung.

Besonders beeindruckend: Die KI schätzt die Größe des Pferdes und setzt die Bewegungsamplitude in Relation dazu. Ein Shetlandpony bewegt sich anders als ein Friese. Iberische Pferde etwa sind sogenannte Small Mover – ihre Kopfbewegung im Trab ist naturgemäß sehr gering, was eine Lahmheitserkennung erschwert. Die KI berücksichtigt das automatisch.

Objektive Ganganalyse ist ein tolles Tool, das Pferd zu fragen – egal ob es um Beschlag, Sattel, Boden oder Trainingsart geht. Läufst du damit besser? Oder damit?

Strenge Regeln für verlässliche Ergebnisse

Die Slype App ist die einzige validierte Software dieser Art auf dem Markt. Validiert bedeutet: Alle Messungen wurden in großen Instituten gegen den Goldstandard getestet, um zu beweisen, dass diese Art der Messung zuverlässig funktioniert. Und genau deshalb gelten strenge Regeln.

Es dürfen keine beliebigen Videos hochgeladen werden. Die Kameraposition muss stimmen, der Ablauf muss eingehalten werden, das Setting muss den Vorgaben entsprechen. Das ist kein unnötiger Formalismus – es ist die Grundvoraussetzung dafür, dass die Ergebnisse tatsächlich aussagekräftig sind.

Das Prinzip ist wie beim Fieberthermometer: Wenn du es korrekt benutzt, zeigt es zuverlässig die Temperatur an. Wenn du es in die Haare steckst, stimmt das Ergebnis nicht. Genauso ist es mit Röntgen, Ultraschall – und eben auch mit der KI-Ganganalyse.

Aus wissenschaftlicher Sicht braucht es etwa 16 bis 19 Schritte für eine aussagekräftige Auswertung. Weniger Schritte sind möglich – etwa bei Beugeproben, wo nur die ersten Schritte sensitiv sind – aber dann mit entsprechender Vorsicht bei der Interpretation. Mehr Schritte kosten nur zusätzliches Datenmaterial, ändern an der Aussage aber nichts mehr.

iOS-Pflicht: Warum nur Apple-Geräte funktionieren

Ein Punkt, der für manche eine Einstiegshürde darstellt: Aktuell funktioniert die App ausschließlich mit iOS-Geräten. Das liegt daran, dass Apple-Kameras sehr einheitlich sind und immer dieselbe Bildqualität liefern. Bei Android-Geräten – ob Huawei, Xiaomi oder Google – variiert die Kamera-Hardware zu stark, um validierte Ergebnisse garantieren zu können.

Die Hersteller arbeiten an Lösungen für andere Plattformen, aber solange die Validierung nur für iOS vorliegt, bleibt es dabei. Pragmatische Lösungen gibt es trotzdem: Ein iOS-Gerät vom Stallnachbarn leihen funktioniert genauso wie ein gebrauchtes, älteres iPhone über eBay. Die App braucht kein topaktuelles Gerät.

Wer profitiert von der KI-Ganganalyse?

Pferdebesitzer mit Verdacht auf Lahmheit

Die absolute Hauptnutzergruppe. Irgendetwas stimmt nicht, das Pferd läuft komisch, aber ist es wirklich eine Lahmheit? Oder eine Asymmetrie, die trainingsbedingt ist? Die KI-Ganganalyse liefert objektive Daten, die über den Eindruck des menschlichen Auges hinausgehen.

Besitzer in der Rehabilitationsphase

Das Pferd hat eine bekannte Lahmheit, befindet sich in der Reha – und die zentrale Frage lautet: Wird es besser? Wird es schlechter? Wie sieht der Verlauf aus? Wird es wieder lahmfrei? Die objektive Ganganalyse liefert Verlaufsdaten, die Unsicherheit reduzieren und fundierte Entscheidungen ermöglichen.

Therapeuten und Bereiter

Bereiter haben ein konkretes Interesse daran zu wissen: Ist das Pferd, das ich in Beritt bekomme, lahmfrei? Unrittigkeit und Lahmheit sind oft miteinander vergesellschaftet. Und innerhalb des Trainings kann sich eine Lahmheit entwickeln oder verstärken – auch das gilt es frühzeitig zu erkennen.

Für Therapeuten jeder Art – ob Physiotherapeut, Osteopath oder Hufbearbeiter – bietet die objektive Ganganalyse eine Möglichkeit, die eigene Arbeit mit Daten zu unterstützen. Hat die Behandlung etwas verbessert? Wie sieht das Gangbild vor und nach der Intervention aus?

Kompensation erkennen: Das eigentliche Problem ist oft unsichtbar

Ein Thema, das in der Fachkräfte-Runde des Kernkompetenz Pferd Trainingskurses für besonders viel Aufmerksamkeit gesorgt hat: kompensatorische Lahmheiten. Das, was auf den ersten Blick als offensichtliche Lahmheit erscheint, ist in vielen Fällen gar nicht die Ursache – sondern eine Kompensation für ein Problem an einem anderen Bein.

Die wissenschaftlichen Grundlagen dafür sind mittlerweile gut erforscht. Das sogenannte Law of Sides ermöglicht es, aus den objektiven Daten abzuleiten, welches Bein das primär betroffene ist und was lediglich eine Kompensationsreaktion darstellt. Für die Diagnostik ist das ein enormer Gewinn – und einer der Bereiche, in denen die KI-basierte Analyse dem menschlichen Auge klar überlegen ist.

Vorsorge statt Nachsorge

Die vielleicht spannendste Anwendung liegt in der regelmäßigen Vorsorge. Es gibt Pferde, deren Daten seit zwei Jahren im System gespeichert sind. Was damals als kleine Asymmetrie gemessen wurde – am gleichen Bein, in der gleichen Zirkelrichtung –, hat sich über zwei Jahre zu einer deutlichen Lahmheit entwickelt, die auch der Besitzer reiterlich spürt.

Hätte man die objektiven Daten von damals ernst genommen und frühzeitig abgeklärt, wäre das Problem möglicherweise nie so groß geworden. Regelmäßige KI-Ganganalysen als eine Art Vorsorgeuntersuchung – ähnlich wie der jährliche Gesundheitscheck – könnten genau solche Entwicklungen verhindern.

Sensibilität als Stärke, nicht als Problem

Es gibt eine berechtigte Diskussion darüber, ob moderne Diagnostik zu sensibel ist. Früher hätte man über manche Befunde „drübergeritten", und sie wären auch wieder weggegangen – so das Argument. Röntgen bei Ankaufsuntersuchungen zeigt heute Dinge, die vor 20 Jahren schlicht nicht sichtbar waren.

Aber gerade bei Pferden ist mehr Sensibilität eine Stärke. Pferde verbergen Schmerzen von Natur aus. Sie haben keine Schmerzlaute, sie haben einen stark angezüchteten Willen zur Mitarbeit. Sie halten stoisch aus – über lange Zeiträume hinweg. Die Verantwortung, genauer hinzuschauen und bessere Werkzeuge zu nutzen, liegt beim Menschen.

Objektive Ganganalyse ist ein Weg, das Pferd besser zu fragen. Nicht nur bei Lahmheitsverdacht, sondern bei ganz vielen Alltagsfragen: Läuft es mit diesem Beschlag besser oder mit dem anderen? Auf hartem oder weichem Boden? Mit Reiter oder ohne? Im leichten Sitz oder im Leichttraben? All das lässt sich objektiv messen und vergleichen.

KI im Tierarzt-Alltag: Mehr als nur Ganganalyse

Samantha nutzt KI auch abseits der Ganganalyse im täglichen Praxisalltag. ChatGPT für Recherchen, Perplexity als Alternative zur klassischen Google-Suche, Manus für spezielle Aufgaben. Ihre Praxissoftware bietet bereits integrierte KI-Textgenerierung an – Befunde einsprechen, automatisch zusammenfassen lassen. Das sind Funktionen, die schon fast als normale Software wahrgenommen werden, obwohl KI dahintersteckt.

Die Grenze zwischen „das ist KI" und „das ist einfach eine gute Software" verschwimmt immer mehr. Eine passende Analogie: Als Elektrizität eingeführt wurde, war das etwas völlig Neues und Aufregendes. Heute stecken wir den Stecker in die Dose, ohne darüber nachzudenken. Genauso wird es mit KI irgendwann sein.

Fokus statt Tool-Hopping

Zum Abschluss ein Gedanke, der sich wie ein roter Faden durch viele Folgen zieht: Für jeden Use Case gibt es 26 oder mehr Tools, die alle versprechen, das Einzige und Wahre zu sein. Wenn etwas funktioniert – bleib dabei. Es ist nach Pareto nicht sinnvoll, die 26 Alternativen auch noch auszuprobieren.

Die Adler-Perspektive aus der vorherigen Folge passt auch hier: Nicht von Tool zu Tool hüpfen wie das aufgescheuchte Huhn, sondern rauszoomen, Überblick gewinnen, gezielt handeln. Von Prompt Engineering zu Context Engineering – die Entwicklung geht weiter, und wer jetzt Teil des Prozesses ist, muss sich später nicht mühsam einfinden.

KI-Ganganalyse ist ein perfektes Beispiel dafür, wie eine sehr spezialisierte KI-Anwendung realen, messbaren Mehrwert für Pferd und Mensch liefert. Kein Hype, keine leeren Versprechen – sondern Daten, die helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.