MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsprojekt entwickelt derzeit KI-Modelle, die mit lokalen Analysen von chirurgischen Daten trainiert werden. Resultierende Assistenzsysteme können künftig nicht nur Operationen unterstützen, sondern auch roboterassistierte Telechirurgie in Echtzeit ermöglichen.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) für OP-Robotik und Telechirurgie gewinnt zunehmend an Bedeutung. Dies gilt besonders für die Verbesserung der medizinischen Versorgung in strukturschwachen Regionen und die Unterstützung von Chirurgen bei minimalinvasiven Eingriffen durch intelligente Assistenzsysteme. Um die Algorithmen dieser Systeme effektiv zu trainieren, ist der Zugang zu einer Vielzahl von Daten unerlässlich. Allerdings sind wertvolle Behandlungsdaten häufig aus Datenschutzgründen an die Standorte der Kliniken gebunden, was den Datenaustausch erschwert.
Das Forschungsprojekt „DAIOR – Distributed Artificial Intelligence for the Operating Room“ nutzt verteilte Lernansätze, um die Erfahrungen verschiedener Klinikstandorte für KI-Assistenzsysteme im OP nutzbar zu machen. Dabei bleiben die Behandlungsdaten an den Klinikstandorten und die KI-Modelle werden jeweils lokal trainiert. Dieses Vorgehen ermöglicht es, die medizinische Expertise effizienter zu verteilen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Das Konsortium hinter DAIOR, bestehend aus dem Fraunhofer IPA, dem Institute of Image-Guided Surgery und dem Bosch Digital Innovation Hub, fokussiert sich auf zwei Hauptanwendungsfälle: die Sammlung und Analyse multimodaler Daten sowie die Unterstützung von Operationsroboter-Anwendungen durch KI für eine verzögerungsfreie und echtzeitfähige Nutzung.
KI-Modelle, die mit lokal verfügbarem perioperativem Wissen trainiert werden, können während Operationen als Assistenz- oder Warnsystem dienen. Sie helfen dabei, patientenspezifische Informationen zusammenzuführen und die Reaktionen der Patienten auf Eingriffe besser zu verstehen. Zudem wird ein KI-Modell entwickelt, das Signalverzögerungen in der Telechirurgie ausgleicht, um die Nutzung von Operationsrobotern über weite Entfernungen zu ermöglichen.
Das Projekt DAIOR strebt an, ein KI-Ökosystem zu schaffen, das die medizinische Versorgung unabhängig vom Standort des klinischen Personals verbessert. Die Technologie hat das Potenzial, medizinische Expertise flexibler einzusetzen und insbesondere in Notfällen und in abgelegenen Regionen eine bessere Versorgung zu ermöglichen. Die Marktreife dieser Innovationen ist für Mitte 2027 geplant und verspricht, ein bedeutender Fortschritt in der medizinischen Versorgung zu werden.
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