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KLINISCHE EVIDENZ

Peer-reviewed. Lancet-publiziert. Kein Marketing.

Die wissenschaftliche Basis für KI-gestützte Ganganalyse, zusammengefasst aus 10+ Studien, 3 RCTs, und 2 Lancet-Publikationen.

Randomisierte Studien

3

RCTs mit klinischen Outcomes

Top-Publikationen

2

Lancet-Publikationen (2019 + 2025)

Studienteilnehmer

994

Gesamt über alle 3 Studien

STUDIE 1 · RCT

The Lancet Digital Health · 2019

71% weniger Fußulzera durch Echtzeit-Druckfeedback

Armstrong et al. belegen: Echtzeit-Drucksensor-Feedback ist klinisch wirksam, peer-reviewed, replizierbar, direkt auf Solerise anwendbar.

Armstrong et al. untersuchten 90 Diabetiker mit Ulkus-Vorgeschichte in einem 18-monatigen RCT. Die Interventionsgruppe trug Insoles mit Echtzeit-Druckfeedback (SurroSense Rx, Orpyx Medical). Ergebnis: 71% Reduktion der Ulkus-Rezidive (IRR 0.29, p=0.037). Bei Trägern mit ≥4.5h/Tag Nutzung sogar 86% Reduktion.

RCT · 18 Monate n=90 Armstrong et al.

Ulkus-Rezidive

71%

Reduktion

Bei hoher Compliance

86%

Reduktion bei ≥4.5h/Tag

Compliance-Schwelle

4,5h

Tragezeit/Tag für Wirksamkeit

STUDIE 2 · ML-KLASSIFIKATION

eLife · 2024

auROC 0.997: Knie-OA via Insole detektierbar

Diese Studie validiert direkt die Hardware-Spezifikation von Solerise: 16 Sensoren pro Fuß, 100 Hz Sampling-Rate, kein Overkill, wissenschaftlich notwendig.

Slijepcevic et al. nutzten Moticon 16-Sensor-Insoles bei 100Hz mit n=836 Teilnehmern. Machine-Learning-Klassifikation von Knie-OA versus gesunde Kontrollgruppe. Das Ergebnis war bemerkenswert: auROC von 0.997, nahezu perfekte diagnostische Genauigkeit. Die Studie validiert direkt die Hardware-Anforderungen für Solerise: 16 Sensoren pro Fuß, 100Hz Sampling-Rate.

ML-Studie n=836 Slijepcevic et al.

ML-Klassifikation

0.997

auROC Genauigkeit

Sensoren pro Fuß

16

Minimum für Klassifikation

Sampling-Rate

100 Hz

Biomechanische Analyse

STUDIE 3 · RCT · STANFORD

The Lancet Rheumatology · 2025

Gangkorrektur verlangsamt Knorpelabbau. Stanford RCT

Lim et al. nennen explizit "smart shoe" als nächsten Deployment-Kanal, ein direkter Verweis auf den Ansatz von Solerise.

Lim et al. (Stanford) führten einen 1-jährigen RCT mit n=68 Knie-OA-Patienten durch. Personalisiertes Gangfeedback reduzierte den NRS-Schmerz-Score signifikant (-1.2 Punkte) und verlangsamte den Knorpelabbau (MRT T1ρ, p<0.05). Die Autoren nennen explizit "smart shoe" als nächsten Deployment-Kanal, ein direkter Verweis auf den Ansatz von Solerise.

RCT · 1 Jahr n=68 Lim et al. Stanford

Schmerzreduktion

−1.2

NRS Punkte (p<0.05)

MRT Knorpel

p<0.05

Signifikante Verbesserung

Kostenreduktion

100–1000×

Günstiger als Labor-Setup

BIOMECHANIK

Die biomechanische Kette: Fuß → Rücken

Fußfehlstellung

Überpronation, Plattfuß, häufig asymptomatisch, aber chronisch belastend.

Kniefehlstellung

Interne Tibiarotation, PFPS. 22,7% Prävalenz in der Allgemeinbevölkerung.

Chronischer LWS-Schmerz

€49,9 Mrd. Kosten/Jahr. Häufigste Ursache für Arbeitsunfähigkeit in Europa.

7,1× erhöhtes Rückenschmerz-Risiko bei Plattfuß 81-86% Überpronation bei Plantarfasziitis

HARDWARE-SPEZIFIKATION

Abgeleitete Hardware-Spezifikation

Jede Anforderung ist wissenschaftlich belegt, kein Overkill, kein Underspec.

16 Sensoren/Fuß

Minimum für Gangmuster-Klassifikation

eLife 2024

100 Hz Sampling

Minimum für biomechanische Analyse

Validiert

6-DOF IMU

Accel + Gyro für vollständige Kinematik

Standard

< 500ms Latenz

Für therapeutisches Echtzeit-Feedback

Lancet 2025

≥ 4.5h/Tag

Tragezeit für klinische Wirksamkeit

Lancet 2019

≤ 5mm Auflösung

Räumliche Sensor-Auflösung

PMC Review

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Die Wissenschaft ist eindeutig. Solerise baut die Brücke vom Labor in die Sohle.