31.07.2026  

 
Künstliche Intelligenz kann Laufbewegungen inzwischen erstaunlich genau aus einem Video berechnen. Neue Studien zeigen, wie sich damit Kräfte, Gelenkwinkel und Seitenunterschiede erfassen lassen. Doch kann eine Handykamera wirklich vor der nächsten Laufverletzung warnen?
 
Das Versprechen klingt verlockend: Ein paar Sekunden laufen, aufgenommen mit dem Smartphone, anschließend analysiert eine App jeden Schritt. Sie erkennt, wie das Knie geführt wird, wie stark das Becken absinkt, wo der Fuß aufsetzt und ob ein Bein anders belastet wird als das andere. Wenige Augenblicke später erscheint die vermeintlich entscheidende Information auf dem Display: geringes, mittleres oder erhöhtes Verletzungsrisiko.
 
Was früher ein biomechanisches Labor mit Spezialkameras, reflektierenden Markierungen und einem Laufband mit integrierten Kraftmessplatten erforderte, soll künftig überall möglich sein. Im Laufladen, in der Physiotherapiepraxis, auf der Tartanbahn oder sogar zu Hause.
 
Die Technik macht tatsächlich große Fortschritte. Doch zwischen einer präzisen Bewegungsmessung und der Vorhersage einer Verletzung liegt noch ein beträchtlicher wissenschaftlicher Abstand.
 
Aus dem Laufvideo wird ein digitales Skelett
 
Bei der sogenannten markerlosen Bewegungsanalyse werden keine Sensoren oder reflektierenden Punkte am Körper befestigt. Eine oder mehrere Kameras filmen die Bewegung. Eine Software erkennt anschließend Körperpunkte wie Hüfte, Knie, Sprunggelenk und Schulter. Daraus entsteht ein digitales Skelett, dessen Bewegungen über die Zeit verfolgt werden.
 
Moderne Systeme kombinieren Videoanalyse, künstliche Intelligenz und biomechanische Modelle. Sie berechnen Gelenkwinkel, Schrittfrequenz, Bodenkontaktzeiten, Seitenunterschiede und teilweise sogar Kräfte, die beim Aufkommen oder Abspringen entstehen.
 
Der große Vorteil liegt auf der Hand. Eine klassische dreidimensionale Laufanalyse ist teuer, benötigt Platz, Fachpersonal und viel Vorbereitungszeit. Markerlose Systeme sind schneller einsatzbereit und lassen sich leichter in Praxen, Vereinen oder Trainingszentren integrieren.
 
Eine im Juli 2026 veröffentlichte Studie zeigt, wie groß dieser Zeitgewinn sein kann. Das untersuchte markerlose Verfahren benötigte für eine funktionelle Bewegungsanalyse durchschnittlich acht Minuten und eine betreuende Person. Die umfassende Untersuchung auf einem instrumentierten Laufband dauerte dagegen durchschnittlich 36 Minuten und erforderte drei Mitarbeitende.
 
Was die neue Läuferstudie tatsächlich untersucht hat
 
An der Studie der University of Florida nahmen 62 Freizeit- und Ausdauerläufer teil. Sie absolvierten zunächst eine Laufanalyse auf einem Laufband, das die beim Bodenkontakt entstehenden Kräfte messen konnte. Anschließend führten sie drei funktionelle Übungen aus: einen einbeinigen Sprung, mehrere aufeinanderfolgende Sprünge auf einem Bein und einen seitlichen Sprung.
 
Die Bewegungen wurden mit einem kommerziellen markerlosen System erfasst. Anders als es der Begriff „Smartphone-Analyse“ vermuten lässt, kam dabei allerdings kein einzelnes Mobiltelefon zum Einsatz. Die Forschenden verwendeten acht hochauflösende Kameras, die rund um eine etwa 3,65 mal 3,65 Meter große Aufnahmefläche angeordnet waren.
 
Die Software berechnete unter anderem, welche Bodenreaktionskräfte beim Absprung und bei der Landung entstanden. Anschließend verglichen die Forschenden diese Werte mit den Kräften, die zuvor beim Laufen auf dem Speziallaufband gemessen worden waren.
 
Das Ergebnis war grundsätzlich ermutigend. Die bei den Sprungtests errechneten Bodenreaktionskräfte zeigten moderate bis starke Zusammenhänge mit den beim Laufen gemessenen Kräften. Besonders der einbeinige Sprung schnitt gut ab. Die Zusammenhänge mit der Geschwindigkeit, mit der die Belastung nach dem Bodenkontakt anstieg, waren allerdings deutlich schwächer und uneinheitlicher.
 
Das bedeutet: Ein relativ kurzer Funktionstest könnte Hinweise darauf geben, wie ein Mensch beim Laufen Kräfte aufnimmt und erzeugt. Für Physiotherapiepraxen oder Trainingszentren wäre das durchaus interessant. Veränderungen während einer Rehabilitation könnten schneller erfasst und beide Körperseiten miteinander verglichen werden.
 
Eine Verletzung vorhergesagt hat die Untersuchung jedoch nicht.
 
Gemessene Belastung ist noch keine Verletzungsprognose
 
Die Studie war eine Momentaufnahme. Die Teilnehmenden wurden nicht über Monate oder Jahre beobachtet. Daher ist unbekannt, ob diejenigen mit bestimmten Messwerten später tatsächlich häufiger verletzt waren.
 
Die Forschenden weisen selbst ausdrücklich auf diese Einschränkung hin. Erst langfristige Studien könnten zeigen, ob die Ergebnisse eines markerlosen Bewegungstests mit später auftretenden Laufverletzungen zusammenhängen. Hinzu kommt, dass das Kamerasystem mit 60 Bildern pro Sekunde arbeitete, während das instrumentierte Laufband seine Daten mit 1.200 Hertz erfasste. Sehr schnelle Belastungsspitzen lassen sich mit der Kamera deshalb weniger genau abbilden.
 
Genau an dieser Stelle entsteht in der öffentlichen Darstellung solcher Technologien schnell ein Missverständnis. Eine Software kann möglicherweise erkennen, dass ein Knie stärker nach innen bewegt wird, ein Bein höhere Kräfte aufnimmt oder eine Seite beim Springen weniger Leistung erzeugt. Daraus folgt aber nicht automatisch, dass eine Verletzung bevorsteht.
 
Laufbeschwerden entstehen selten durch einen einzigen messbaren Fehler. Frühere Verletzungen, Trainingsumfang, Belastungssteigerungen, Schlaf, Kraft, Regeneration, Ernährung, Stress, Laufuntergrund und individuelle körperliche Voraussetzungen wirken zusammen. Eine auffällige Bewegung kann relevant sein, sie kann aber ebenso eine harmlose persönliche Variante darstellen.
 
Selbst sehr umfangreiche Prognosemodelle stoßen hier an Grenzen. Eine 2026 veröffentlichte Untersuchung begleitete 142 leistungsorientierte Ausdauerläufer ein Jahr lang. Berücksichtigt wurden unter anderem Trainingsdaten, frühere Verletzungen, Kraftwerte, Biomechanik, Körperzusammensetzung, Ernährung und genetische Merkmale. Das beste Modell erreichte lediglich eine moderate Vorhersageleistung. Die Forschenden betonten, dass die Datenmenge trotz Tausender wöchentlicher Einträge noch nicht ausreiche und die Ergebnisse an unabhängigen Gruppen überprüft werden müssten.
 
Wenn selbst ein derart aufwendiges Modell keine eindeutige Antwort liefert, kann ein kurzer Handyclip allein erst recht nicht zuverlässig sagen, wer sich in den kommenden Wochen verletzen wird.
 
Wie genau ist eine Analyse mit dem Smartphone?
 
Trotzdem wäre es falsch, die Entwicklung als bloße Spielerei abzutun. Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass Smartphones bestimmte Aspekte der Laufbewegung bereits erstaunlich brauchbar erfassen können.
 
In einer Studie mit 30 gesunden Personen wurden Knie-, Sprunggelenk- und Hüftwinkel während des Laufens auf dem Laufband analysiert. Eine einzelne Smartphonekamera lieferte die Videos, eine frei verfügbare Software erkannte daraus die Körperpunkte. Im Vergleich mit einem klassischen markerbasierten System lagen die durchschnittlichen Abweichungen bei rund 2,9 Grad am Knie, 3,5 Grad am Sprunggelenk und 5,6 Grad an der Hüfte. Selbst gewöhnliche Laufkleidung beeinflusste die Ergebnisse vergleichsweise wenig.
 
Das klingt überzeugend, verlangt aber eine genaue Einordnung. Schon eine Abweichung von wenigen Grad kann relevant werden, wenn eine App aus einem einzelnen Gelenkwinkel weitreichende Empfehlungen ableitet. Zudem wurde auf einem Laufband, bei kontrollierter Beleuchtung und aus einer festgelegten Kameraperspektive gefilmt. Auf einem dunklen Waldweg, bei Gegenlicht oder mit einer ungünstig aufgestellten Kamera kann die Qualität anders ausfallen.
 
Auch dreidimensionale Systeme werden zunehmend mit Smartphones betrieben. Das frei zugängliche System OpenCap nutzt Aufnahmen mehrerer Mobilgeräte, um Bewegungen räumlich zu rekonstruieren. In einer Untersuchung liefen 30 Personen bei fünf Geschwindigkeiten zwischen 8 und 16 Kilometern pro Stunde auf einem Laufband.
 
Die Ergebnisse waren gut reproduzierbar. Zwischen dem markerlosen System und der klassischen Bewegungsanalyse zeigten sich jedoch systematische Unterschiede. Besonders bei maximalen Gelenkwinkeln, starken Bewegungen des Körperschwerpunkts und während der Flugphase war Vorsicht geboten. Zuverlässiger waren viele Messungen rund um das Aufsetzen, den Abdruck und die Stützphase.
 
Eine systematische Übersichtsarbeit mit 53 eingeschlossenen Studien kommt zu einem ähnlichen Bild. Markerlose Systeme besitzen großes Potenzial, ihre Genauigkeit hängt jedoch stark von der Bewegung, der verwendeten Software, der Zahl und Position der Kameras sowie dem betrachteten Gelenk und der Bewegungsebene ab. Die Ergebnisse verschiedener Systeme lassen sich deshalb nicht beliebig miteinander vergleichen.
 
Das biomechanische Labor für die Hosentasche rückt näher
 
Wie schnell sich die Technologie weiterentwickelt, zeigt eine im Juni 2026 veröffentlichte Arbeit. Forschende stellten ein „tragbares Biomechaniklabor“ vor, das Ganzkörperbewegungen aus einem mit der Hand gefilmten Smartphonevideo berechnet.
 
Das System wurde mit mehr als 15 Stunden gleichzeitig aufgezeichneter Referenzdaten verglichen. Die durchschnittlichen Fehler bei den Gelenkwinkeln lagen unter drei Grad. Bei einem späteren klinischen Einsatz mit 1.021 Videos erwiesen sich verschiedene Gangparameter als gut wiederholbar.
 
Allerdings untersuchte diese Arbeit vor allem Menschen mit neurologischen Einschränkungen, Prothesennutzende, Kinder in stationärer Behandlung und gesunde Kontrollpersonen. Sie zeigt, dass sich Bewegungen mit einem Smartphone zunehmend präzise messen lassen. Sie beweist nicht, dass sich Laufverletzungen dadurch vorhersagen lassen.
 
Das ist ein entscheidender Unterschied: Messung ist nicht Diagnose, und Diagnose ist noch keine Prognose.
 
Wofür die Technik heute schon sinnvoll ist
 
Die größte Stärke der Smartphoneanalyse liegt derzeit nicht im einmaligen Urteil über „guten“ oder „schlechten“ Laufstil. Interessanter ist die wiederholte Messung derselben Person.
 
Wer nach einer Achillessehnenverletzung wieder ins Training einsteigt, könnte regelmäßig unter vergleichbaren Bedingungen gefilmt werden. Verändert sich eine deutliche Seitendifferenz? Wird das betroffene Bein wieder ähnlich belastet wie die gesunde Seite? Bleibt die Bewegung auch bei zunehmendem Tempo stabil?
 
Auch eine Laufstilumstellung lässt sich damit begleiten. Eine höhere Schrittfrequenz, ein veränderter Fußaufsatz oder eine geringere Überstrittlänge können im Video sichtbar gemacht werden. Das unmittelbare Feedback erleichtert es, kleine Veränderungen gezielt zu üben.
 
Markerlose Systeme könnten zudem wissenschaftliche Untersuchungen mit größeren Gruppen ermöglichen. Statt jeden Menschen aufwendig mit Dutzenden Markierungen auszustatten, lassen sich wesentlich mehr Bewegungsabläufe in kürzerer Zeit erfassen. Dadurch könnte die Forschung besser verstehen, welche Veränderungen tatsächlich problematisch sind und welche lediglich zur normalen Vielfalt menschlicher Laufstile gehören.
 
Für die Praxis lautet die realistische Botschaft deshalb: Das Smartphone kann Beobachtungen objektiver machen. Es ersetzt aber weder eine gründliche Untersuchung noch die Erfahrung qualifizierter Fachleute.
 
Vorsicht vor der roten Warnleuchte
 
Besonders kritisch sind Anwendungen, die aus einem kurzen Video direkt ein prozentuales Verletzungsrisiko oder eine pauschale Korrekturempfehlung ableiten. Für solche Aussagen müsste ein System zunächst an einer großen Gruppe beschwerdefreier Laufender getestet werden. Anschließend müsste über einen längeren Zeitraum dokumentiert werden, wer sich verletzt und wer gesund bleibt.
 
Danach wäre eine zweite, unabhängige Gruppe erforderlich, an der das Modell erneut geprüft wird. Erst dann ließe sich beurteilen, ob es mehr erkennt als zufällige Muster in seinen ursprünglichen Trainingsdaten.
 
Auch die Art der Verletzung spielt eine Rolle. Ein Modell für patellofemorale Knieschmerzen muss nicht automatisch eine Achillessehnenreizung oder einen Ermüdungsbruch erkennen. „Verletzungsrisiko“ ist keine einzelne, einheitlich messbare Größe.
 
Vor der Nutzung einer Analyse-App sollten deshalb einige Fragen beantwortet werden:
 
- Wurde das Verfahren mit einem etablierten Referenzsystem verglichen?
- Gilt die Validierung auch für Laufen oder nur für Gehen und Kniebeugen?
- Wurde bei ähnlichen Geschwindigkeiten, Kamerawinkeln und Lichtverhältnissen getestet?
- Zeigt die App Messwerte oder behauptet sie, daraus Verletzungen vorherzusagen?
- Wo werden die Videos gespeichert und wer kann auf die Daten zugreifen?
 
Je spektakulärer das Versprechen, desto wichtiger ist der Blick auf die wissenschaftliche Grundlage.
 
Die Kamera sieht viel, aber noch nicht die Zukunft
 
Das Smartphone wird das biomechanische Labor nicht vollständig ersetzen. Es kann dessen Möglichkeiten aber näher an den Trainingsalltag bringen.
 
Schon heute lassen sich bestimmte Gelenkwinkel, Schrittparameter und Seitenunterschiede mit erstaunlich geringem Aufwand erfassen. In Physiotherapie, Rehabilitation und Trainingssteuerung kann das wertvolle zusätzliche Informationen liefern. Vor allem regelmäßige Aufnahmen unter vergleichbaren Bedingungen könnten helfen, Entwicklungen sichtbar zu machen, die dem bloßen Auge entgehen.
 
Zur persönlichen Kristallkugel für Laufverletzungen wird das Mobiltelefon dadurch noch nicht. Ein Algorithmus sieht die Bewegung, aber nicht automatisch die gesamte Geschichte dahinter. Er kennt ohne zusätzliche Informationen weder die Trainingsbelastung der vergangenen Wochen noch den Schlaf, frühere Beschwerden, die Energieversorgung oder das Gefühl im ersten Schritt am Morgen.
 
Die wahrscheinlich sinnvollste Rolle des Smartphones ist daher nicht die eines Richters, der einen Laufstil in richtig oder falsch einteilt. Es kann zum digitalen Beobachter werden, der Veränderungen festhält, Fragen aufwirft und Fachleuten zusätzliche Hinweise liefert.
 
Vor der nächsten Verletzung warnen kann es vielleicht eines Tages. Im Moment erkennt es vor allem, wie jemand läuft, nicht ob dieser Mensch verletzt werden wird.

Was eine seriöse Laufanalyse-App können muss   Eine gute Laufanalyse-App sollte nicht nur bunte Gelenkpunkte anzeigen, sondern transparent erklären, was sie tatsächlich misst und wie zuverlässig diese Werte sind.   Darauf sollten Läufer achten:   - Wissenschaftliche Prüfung: Wurde das System mit einem etablierten biomechanischen Messverfahren verglichen? - Klare Einsatzgrenzen: Ist die App für Laufen validiert oder lediglich für Gehen, Kniebeugen und andere Bewegungen? - Nachvollziehbare Messbedingungen: Gibt es Vorgaben zu Kameraposition, Abstand, Beleuchtung, Kleidung und Lauftempo? - Konkrete Messwerte statt pauschaler Urteile: Seriöser sind Angaben zu Gelenkwinkeln, Schrittfrequenz oder Seitenunterschieden als ein vermeintlich exakt berechnetes Verletzungsrisiko. - Keine Ferndiagnosen: Eine App darf auffällige Bewegungen zeigen, kann aber keine medizinische Untersuchung ersetzen. - Datenschutz: Nutzer sollten wissen, wo ihre Videos gespeichert werden, wie lange sie erhalten bleiben und ob sie zur Weiterentwicklung des Systems verwendet werden. - Verlauf statt Momentaufnahme: Aussagekräftiger als ein einzelner Test sind wiederholte Aufnahmen unter vergleichbaren Bedingungen.   Faustregel: Je genauer eine App behauptet, eine Verletzung vorhersagen zu können, desto kritischer sollte man nach der wissenschaftlichen Grundlage fragen.

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Autor und Copyright: Detlev Ackermann, Laufen-in-Koeln

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