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Rehabilitationsmaßnahmen nach Unfällen oder Krankheiten sind oft langwierig und häufig mit Schmerzen sowie Frustration verbunden – und Ähnliches gilt für Präventionstraining. Die spielerische Anreicherung des Trainings (im Folgenden: Gamification) kann dieser Entwicklung durch die Steigerung des Spaßfaktors entgegenwirken. Im Gegensatz zu regulären Spielen kann es durch die höhere Motivation und Immersion im Training allerdings zu einer verminderten Schmerzwahrnehmung und damit einer Verschlechterung des Gesundheitszustands bis hin zu einer erneuten Verletzung kommen. Daher war es bislang erforderlich, solche Ansätze kontinuierlich therapeutisch zu begleiten. Für eine autonome Intervention, zur Entlastung von Therapeuten, aber auch im Heimbereich ist eine automatisierte Anpassung des Schwierigkeitsgrads des Bewegungstrainings und eine individualisierte Zielsetzung und -kontrolle von zentraler Bedeutung. Diese Herausforderung ist in bestehenden Ansätzen zu wenig adressiert bzw. beschrieben worden. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann hier einen entscheidenden Beitrag zu leisten – insbesondere hybride Ansätze, die expertenbasierte Entscheidungsbäume mit Verfahren des maschinellen Lernens kombinieren, könnten in der Zukunft einen wichtigen Beitrag zu einer erfolgreichen Rehabilitation und Prävention liefern.