Prof. Dr. Rüdiger von Eisenhart-Rothe

Professur

Orthopädie

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. von Eisenhart-Rothes (*1971)  Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Regene­rativen Medizin/ Arthroseforschung, der Osteoonkologie sowie in der Endoprothetik. Die eingesetzten Methoden beinhalten sowohl die Bildgebung, virtuelle Planung und Navigation als auch die Zell- und Versorgungsforschung. Aktuelle Schwerpunkte bilden innerhalb der Endo­prothetik die Funktionalisierungen von Oberflächen und implantat-assoziierten Infektionen, innerhalb der Arthroseforschung die Analyse der Effekte unterschiedlicher Reize auf den Gelenkknorpel im Bioreaktor und innerhalb der Sarkomforschung die virtuelle Planung und Navigation, die Psychoonkologie sowie die biologische Rekonstruktion muskuloskelettaler Defekte.

Prof. von Eisenhart-Rothe (*1971) studierte Medizin an der LMU München sowie berufsbegleitend Betriebswirtschaftslehre an der Uni Hagen. Im Jahr 2006 habilitierte er sich an der Orthopä­dischen Universitätsklinik Stiftung Friedrichsheim in Frankfurt. 2009 kam er als leitender Ober­arzt an die Klinik für Orthopädie und Sportorthopädie am Klinikum rechts der Isar. Seit 2012 hat er den Lehrstuhl für Orthopädie an der TUM inne und ist Direktor der Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Sportorthopädie am Klinikum rechts der Isar.

Wichtigste Auszeichnungen

  • Perthes Preis der Deutschen Gesellschaft für Schulter- und Ellenbogenchirurgie (DVSE) (2003, 2010)

Lazic I, Hinterwimmer F, Langer S, Pohlig F, Suren C, Seidl F, Rückert D, Burgkart R, von Eisenhart-Rothe R. Prediction of Complications and Surgery Duration in Primary Total Hip Arthroplasty Using Machine Learning: The Necessity of Modified Algorithms and Specific Data. J Clin Med. 2022 Apr 12;11(8):2147. doi: 10.3390/jcm11082147. PMID: 35456239; PMCID: PMC9032696.

Abstract

Hinterwimmer F, Lazic I, Langer S, Suren C, Charitou F, Hirschmann MT, Matziolis G, Seidl F, Pohlig F, Rueckert D, Burgkart R, von Eisenhart-Rothe R. Prediction of complications and surgery duration in primary TKA with high accuracy using machine learning with arthroplasty-specific data. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2023 Apr;31(4):1323-1333. doi: 10.1007/s00167-022-06957-w. Epub 2022 Apr 8. PMID: 35394135; PMCID: PMC10050062.

Abstract

Hinterwimmer F, Lazic I, Suren C, Hirschmann MT, Pohlig F, Rueckert D, Burgkart R, von Eisenhart-Rothe R. Machine learning in knee arthroplasty: specific data are key-a systematic review. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2022 Feb;30(2):376-388. doi: 10.1007/s00167-021-06848-6. Epub 2022 Jan 10.PMID: 35006281 Free PMC article. Review.

Abstract

Obermeier A, Schneider J, Harrasser N, Tübel J, Mühlhofer H, Pförringer D, Deimling CV, Foehr P, Kiefel B, Krämer C, Stemberger A, Schieker M, Burgkart R, von Eisenhart-Rothe R. Viable adhered Staphylococcus aureus highly reduced on novel antimicrobial sutures using chlorhexidine and octenidine to avoid surgical site infection (SSI). PLoS One. 2018 Jan 9;13(1):e0190912. doi: 10.1371/journal.pone.0190912. eCollection 2018.

Abstract

Mühlhofer HML, Knebel C, Pohlig F, Feihl S, Harrasser N, Schauwecker J, von Eisenhart-Rothe R. Synovial aspiration and serological testing in two-stage revision arthroplasty for prosthetic joint infection: evaluation before reconstruction with a mean follow-up of twenty seven months. Int Orthop. 2018 Feb;42(2):265-271. doi: 10.1007/s00264-017-3700-2. Epub 2017 Dec 14. PMID: 29243060.

Abstract

Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.