LÜBECK / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Projekt ARUS entwickelt ein robotisches Ultraschallsystem, das den Schallkopf automatisch entlang individuell berechneter Pfade bewegt. Künstliche Intelligenz erfasst dazu die Körperoberfläche, plant den Untersuchungsweg und macht Aufnahmen dadurch standardisierter sowie reproduzierbarer. Das System speichert Position und Ausrichtung des Schallkopfs, damit sich Untersuchungen später vergleichbar wiederholen lassen. Vorgestellt wird ARUS am 10. November 2026 beim Lübeker KI-Erlebnistag.
Ultraschall gilt seit Jahrzehnten als eine der wichtigsten Bildgebungsmodalitäten in der Medizin, weil er ohne ionisierende Strahlung auskommt und sich relativ flexibel in den Versorgungsalltag integrieren lässt. Genau diese Zugänglichkeit gerät jedoch unter Druck, wenn sich die Qualität der Untersuchungen zu stark an Erfahrung und Routine einzelner Untersuchender knüpft. Das Forschungsprojekt ARUS setzt genau an dieser Lücke an: In Lübeck wird ein automatisiertes robotisches Ultraschallsystem aufgebaut, das diagnostische Scans so steuern soll, dass sie standardisiert, reproduzierbar und anwenderunabhängiger werden. Der Hintergrund ist dabei nicht nur technischer Natur, sondern auch demografisch: Mit einer alternden Bevölkerung steigt die Nachfrage nach bildgebender Diagnostik, gleichzeitig scheiden in den kommenden Jahren viele Ärztinnen und Ärzte aus dem Berufsleben aus.
Technisch betrachtet liegt der Kern von ARUS in einer KI-gestützten Patientenerfassung, die die Körperoberfläche und -lage der untersuchten Person priorisiert. Anstatt einen festen Scanpfad zu verwenden, erkennt das System die Körperkontur und überträgt dann vorab geplante Untersuchungswege auf die individuellen Gegebenheiten. Der Roboterarm führt den Schallkopf anschließend entlang dieses individuellen Pfads und nimmt dabei die Bilddaten auf. Zusätzlich wird zu jedem Bild nicht nur das Ergebnis abgelegt, sondern auch die genaue Position und Ausrichtung des Schallkopfs dokumentiert. Für die spätere Reproduzierbarkeit ist diese Kopplung entscheidend: Wenn ein anderes Team oder zu einem späteren Zeitpunkt erneut gescannt wird, kann der Untersuchungsweg ähnlich nachgebildet werden – zumindest in den technischen Parametern, die sonst stark durch manuelle Positionierung, Winkel, Druck und Körperhaltung variieren.
Damit adressiert ARUS ein Problem, das in vielen Ultraschallanwendungen praktisch bekannt ist, aber selten vollständig standardisiert wird: In der Sonografie hängt, was im Bild sichtbar wird, unmittelbar davon ab, wie der Schallkopf geführt und justiert wird. Winkel, Andruck und die Positionierung entscheiden darüber, welche Gewebeschichten der Schall im Zielbereich erreicht und wie gut bestimmte Strukturen erkennbar werden. Das führt dazu, dass Untersuchungen derselben Person durch verschiedene Untersuchende häufig nur eingeschränkt vergleichbar sind. ARUS versucht diesen Variationsfaktor zu reduzieren, indem der Roboterarm den Weg technisch konsistent abfährt und die KI die Anpassung an den jeweiligen Körper übernimmt. Dass dies nicht nur Theorie bleibt, sondern auf einem nachgewiesenen technischen Grundprinzip aufbaut, zeigt das Projektteam konkret: Aktuell wird das System zu einem Prototypen für den klinischen Einsatz weiterentwickelt.
Im Fokus stehen zunächst Organe, die sich während der Untersuchung nur vergleichsweise wenig bewegen. Genannt werden etwa die Bauchaorta und die Nieren, weil diese Strukturen in typischen Untersuchungsabläufen häufig in gut reproduzierbaren Sichtbereichen liegen, sofern der Schallkopf korrekt ausgerichtet wird. Gerade diese Auswahl ist für den Markteintritt relevant: Für den Anfang ist es oft sinnvoll, mit Aufgaben zu starten, bei denen die Anforderungen an Bewegungsrobustheit und dynamische Anpassung geringer sind als in hochbewegten Regionen. Gleichzeitig bleibt der strategische Anspruch im Projektbericht deutlich: Langfristig soll ARUS nicht nur einzelne Handgriffe ersetzen, sondern den gesamten Ablauf einer Ultraschalluntersuchung unterstützen – von der automatisierten Positionierung des Schallkopfs bis zur Anleitung der Patientinnen und Patienten.
Auch die Datensicht ist Teil der Strategie. Wenn einheitlich erfasste Aufnahmen entstehen, ergeben sich bessere Voraussetzungen für weitere KI-gestützte Anwendungen in der Auswertung und Befundung. In der Praxis heißt das: Die KI wäre nicht nur eine „Assistenz“ beim Scannen, sondern kann perspektivisch auch an der semantischen Ebene ansetzen, etwa um Muster in standardisierter Bildqualität zuverlässiger zu erkennen oder um Ärztinnen und Ärzte beim Interpretieren zu unterstützen. In der Diskussion um Fachkräftemangel spielt das eine doppelte Rolle: ARUS soll Ärztinnen und Ärzte entlasten und zusätzliche Untersuchungskapazitäten schaffen. Für Regionen mit begrenzter Verfügbarkeit spezialisierter Diagnostik – im Kontext des Projekts wird ausdrücklich Schleswig-Holstein als Flächenland genannt – eröffnen solche Ansätze die Möglichkeit, wohnortnahe Ultraschalluntersuchungen auch dort zugänglich zu halten, wo Praxen und Fachärzte schwer erreichbar sind.
Aus industrie- und marktbezogener Sicht ist außerdem interessant, wie das Projekt den Weg von der Forschung in die Umsetzung strukturiert. Das Forschungsprojekt soll zu einem Unternehmen namens Tenrec Robotics führen, während ARUS im Rahmen des Programms EXIST-Forschungstransfer gefördert wird – kofinanziert durch die Europäische Union. Dieses Zusammenspiel aus Technologieentwicklung und Transfer-Logik ist im Medtech-Bereich ein typischer Erfolgsfaktor, weil es nicht reicht, ein Prototypensystem zu bauen: Es müssen auch Kriterien für klinische Alltagstauglichkeit, standardisierte Abläufe und robuste Betriebsparameter erfüllt werden. Das Projekt wird zudem nicht zufällig zeitnah kommuniziert: Die Vorstellung am 10. November 2026 beim Lübeker KI-Erlebnistag ordnet ARUS sichtbar in eine Phase ein, in der die praktische Reife des Prototyps und die Einbindung in reale Nutzungsszenarien stärker in den Vordergrund rücken.
Insgesamt verbindet ARUS drei Themen, die in der KI- und Robotik-Entwicklung in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen haben: eine patientenzentrierte Modellierung (hier über Körperoberfläche und Lage), eine präzise Robotik-Bahnplanung (hier entlang individuell angepasster Untersuchungswege) und eine mess-/dokumentationsorientierte Wiederholbarkeit. Genau diese Kombination ist für den klinischen Nutzen entscheidend, weil sie die Kluft zwischen „guter Aufnahme“ und „verlässlich vergleichbarer Aufnahme“ schließen soll. Wenn der Prototyp schrittweise in Richtung klinischer Einsatzfähigkeit wächst, entscheidet die Umsetzung im Detail darüber, wie stark sich die erhoffte Standardisierung tatsächlich ausprägt. Für die unmittelbare Entwicklung bleibt daher zentral, wie stabil sich die KI-gestützte Patientenerfassung im Routinebetrieb verhält und wie reproduzierbar die Schallkopfbewegungen über verschiedene Untersuchungsbedingungen hinweg sind.
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