LONDON (IT BOLTWISE) – In einem Londoner Krankenhaus wurde erstmals eine Hirn-OP mit einer KI-Unterstützung in Echtzeit durchgeführt. Das System analysiert ein Live-Video des Eingriffs und markiert zuvor unsichtbar liegende Strukturen, damit Operationsteams besonders kritische Gefäße und Nerven besser schonen können. Der Patient beschreibt, dass sich sein Sehvermögen und seine Energie nach der erfolgreichen Entfernung eines 11-mm-Tumors deutlich verbessert haben. Das Team betont dabei, dass die Ärztinnen und Ärzte die vollständige Kontrolle behalten.
Die zentrale Idee hinter der neuen KI-Unterstützung in der Neurochirurgie ist ungewöhnlich pragmatisch: Nicht die Vorplanung im OP-Planungsraum soll stärker werden, sondern die Orientierung direkt auf dem OP-Feld. Bei der beschriebenen Operation ging es um einen nicht-krebsartigen Tumor an der Hypophyse, der bei dem 48-jährigen Rhys Hibbert aus Bedfordshire mit etwa 11 mm Größe bereits so auf umliegende Strukturen drückte, dass sich sein peripheres Sehen spürbar verengte. Die Hypophyse liegt am Schädelgrund und spielt eine zentrale Rolle bei der Hormonregulation – gleichzeitig grenzt sie räumlich eng an Gefäße wie die Carotis sowie an optische Nerven, die für die Sehfunktion entscheidend sind.
Technisch verlief der Eingriff als endoskopische Schlüsselloch-Operation: Über die Nase wurde ein Endoskop eingesetzt, also eine dünne Kamera an einem Stiel, um zum Tumor an der Basis des Schädels vorzudringen. Genau hier wird der Engpass sichtbar, den die KI adressieren soll: Der sichere Zugang ist nicht nur anatomisch anspruchsvoll, sondern auch individuell unterschiedlich. In der Quelle wird zudem ein Risiko-Rahmen genannt, der für die Komplexität steht: Es gebe etwa 25–50% Wahrscheinlichkeit, nicht den gesamten Tumor entfernen zu können, während 0,5–2% die Größenordnung für eine Verletzung eines größeren Blutgefäßes darstellt. Vor diesem Hintergrund wird verständlich, warum ein System, das live mitarbeitet, für viele Teams mehr verspricht als statische 3D-Scans allein.
Der KI-Teil kommt im OP als zweite visuelle Ebene. Laut Beschreibung analysiert die Software den Live-Video-Feed, verfolgt dabei die eingesetzten chirurgischen Instrumente und markiert Bereiche, in denen Gefäße und Nerven besonders wahrscheinlich verlaufen. Das Ziel ist dabei nicht, „automatisch zu schneiden“, sondern die Entscheidungspunkte zu strukturieren: Wo ist die Extraktion am sichersten, wo sollte das Team besonders vorsichtig sein? Die Metapher aus der Quelle lautet, das Ganze sei „ähnlich der Gesichtserkennung auf Telefonen“ – nur dass das System hier anatomische Strukturen erkennt, die häufig schwer zu sehen sind. Prof Hani Marcus, der die Prozedur mit durchführte, beschreibt zudem die Lernbasis: „It is trained on more operations than most surgeons see or do in a lifetime and can act like an expert second pair of eyes“, bevor er ergänzt, das System arbeite im Unterschied zu anderen experimentellen Ansätzen in Echtzeit.
Damit die KI überhaupt robust reagieren kann, mussten die Forschenden Daten aus vielen OP-Videos aufbereiten. In der Quelle heißt es, dass das KI-System mit hunderten Videos von Hypophysentumor-Entfernungen trainiert und evaluiert wurde. Entscheidend ist dabei die Qualität der Annotation: Forschende zeichneten um Gefäße und Nerven herum, damit das Modell lernt, welche Strukturen es im späteren Live-Bild zuverlässig wiedererkennen soll. Für den Alltag im OP ist die Frage weniger „Kann es im Labor?“, sondern „Kann es währenddessen?“ – genau darauf zielt die Aussage, dass die Erkennung nicht aus einer Offline-Analyse resultiert, sondern während der Operation passiert. Auch organisatorisch adressiert das Team das: Die Ärztinnen und Ärzte sollen die Kontrolle behalten, die KI soll nur assistieren.
Aus Marktsicht ist das deshalb mehr als ein einzelner Testfall. Viele KI-Demonstratoren scheitern in der Praxis an Latenz, an der Abhängigkeit von einzelnen Bildmodalitäten oder daran, dass das Personal im Stress nicht in einen neuen Entscheidungsprozess gezwungen werden darf. Hier versucht das Team einen Mittelweg: Das Modell liefert Hinweise visuell, während die klinische Handlungsverantwortung beim OP-Team bleibt. Gleichzeitig steckt in der Formulierung „Surgical ChatGPT“ eine strategische Zielrichtung: Eine Art dialogfähige Entscheidungsunterstützung, bei der sich Ärztinnen und Ärzte bei Bedarf weitere Hinweise holen oder die KI-Hinweise ignorieren können. Prof Marcus formuliert das als Wunsch nach „another expert in the room they can turn to for advice if they want it – or leave if they disagree with it“.
Für den Patienten ist die technische Komponente am Ende zweitrangig – ausschlaggebend ist das Ergebnis. Rhys Hibbert wird mit konkreten persönlichen Effekten zitiert: „From a patient safety perspective, I can see absolutely the benefit. There are no road signs inside our head, “ und später: „When I opened my eyes after the operation it felt like I had got 360-degree vision – I hadn’t seen that clearly for a year.“ In den acht Wochen nach der OP habe er bemerkt, dass sich sein Sehvermögen alle paar Tage weiter verbessere, außerdem seien Energie und frühere Nebenwirkungen zurückgegangen: „I also have my energy back and all of the side effects I was suffering before surgery have gone. It’s given me my life back.“ Damit wird auch der Nutzenaspekt greifbar, der über reine Bildanalyse hinausgeht: Wenn die KI dazu beiträgt, kritische Strukturen besser zu schonen oder den Zugang sicherer zu gestalten, kann sich das direkt in Lebensqualität und Funktionsfähigkeit widerspiegeln.
Die Quelle verortet die Finanzierung und Entwicklung: Das Projekt sei vom National Institute for Health and Care Research gefördert und zudem von Google unterstützt worden, umgesetzt von Forschenden an der UCL. Auf politischer Ebene greift das auf, was in vielen Gesundheitstechnologie-Projekten zentral bleibt: Sicherheitsmaßnahmen und begleitende Studien, bevor breite Skalierung folgt. James Frith, Gesundheitsinnovation-Minister, wird entsprechend mit zwei Aussagen wiedergegeben: Er habe die „life-changing surgery“ als Teil staatlich geförderter Forschung begrüßt und betont: „AI needs proper safeguards and we will always ensure that safety is taken seriously. But we will also ensure we benefit from the opportunities it brings.“ Für die nächste Stufe plant das Team laut Bericht größere Studien – entscheidend wird dabei sein, ob sich die anfänglichen Schritte in mehreren Zentren unter unterschiedlichen anatomischen Ausgangslagen reproduzieren lassen.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "KI-Echtzeitassistenz bei Hirn-OP: UCL setzt auf „Surgical ChatGPT“" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "KI-Echtzeitassistenz bei Hirn-OP: UCL setzt auf „Surgical ChatGPT“" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »KI-Echtzeitassistenz bei Hirn-OP: UCL setzt auf „Surgical ChatGPT“« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!