Durch aktuelle Veränderungen im deutschen Gesundheitssystem, dem demographischen Wandel und Änderungen in der Sozialgesetzgebung, gewinnt die arbeitsplatzbezogene Rehabilitation zunehmend an Bedeutung. Mit Hilfe der arbeitsplatzbezogenen Rehabilitation soll eine Verbesserung der Teilhabe am Sozialen- und Berufsleben ermöglicht werden. Für eine möglichst effektive Therapieplanung und eine reliable "return-to-work" Prognose ist ein genauer Abgleich der Anforderungen, die ein Arbeitsplatz stellt und den (verbliebenen) Fähigkeiten des Rehabilitanden notwendig. Für die Beurteilung stehen standardisierte und valide Methoden zur Verfügung, beispielsweise Functional Capacity Evaluation (FCE) Verfahren und Profilvergleichsmethoden. Jedoch sind Teile der Verfahren stark abhängig von der Erfahrung und der subjektiven Einschätzung des Bewerters, insbesondere die Beurteilung der Leistungsbereitschaft ist problematisch. Weiterhin gibt es ein Defizit bei der Informationsgewinnung und Übermittlung bei der Anforderungsanalyse.

Deshalb wurde in der hier präsentierten Arbeit ein Verfahren und ein digitales Tool entwickelt, welches sowohl bei der Anforderungsanalyse, als auch bei der Fähigkeitsanalyse unterstützend und objektivierend eingesetzt werden kann.

Das entwickelte System wurde sowohl im industriellen Umfeld, als auch in einem Laborsetting evaluiert. Die drei Hauptziele waren:

1. Die Evaluation der Interrater-Reliabilität zwischen dem digitalen System und einer manuellen Bewertung
2. Die Evaluation von digital objektivierbaren Parametern bei definierten Functional Capacity Evaluation Tests
3. Die objektive Prädiktion des subjektiven Belastungsempfindens einer Versuchsperson im Rahmen eines stufenförmigen Hebetests, auf Basis einer multidimensionalen Zeitreihenanalyse der Bewegungsmuster mit Algorithmen des maschinellen Lernens.

Abschließend wurden die Methoden und Ergebnisse mit einer Fokussierung auf die Einsetzbarkeit des entwickelten Systems im industriellen Umfeld und in Rehabilitationseinrichtungen diskutiert.