{"id":251886,"date":"2020-10-21T09:00:21","date_gmt":"2020-10-21T07:00:21","guid":{"rendered":"http:\/\/innovationorigins.com\/?p=251886"},"modified":"2020-10-21T09:00:21","modified_gmt":"2020-10-21T07:00:21","slug":"kunstliche-intelligenz-soll-bei-operationen-den-gebrauch-von-instrumenten-vorhersagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/kunstliche-intelligenz-soll-bei-operationen-den-gebrauch-von-instrumenten-vorhersagen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz soll bei Operationen den Gebrauch von Instrumenten vorhersagen"},"content":{"rendered":"\n

Im Operationssaal der Zukunft sollen computerbasierte Assistenzsysteme Arbeitsabl\u00e4ufe einfacher und sicherer machen und somit eine deutlich gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen als heute. \u201eM\u00f6glich sind solche Unterst\u00fctzungsfunktionen allerdings nur, wenn Computer in der Lage sind, wichtige Ereignisse im OP zu antizipieren und zur richtigen Zeit die richtigen Informationen bereit zu stellen\u201c, erkl\u00e4rt Prof. Stefanie Speidel, Leiterin der Abteilung Translationale Chirurgische Onkologie am Nationalen Centrum f\u00fcr Tumorerkrankungen Dresden (NCT\/UCC)<\/a>.

Die Wissenschaftlerin hat gemeinsam mit dem Zentrum f\u00fcr taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion (CeTI) der TU Dresden<\/a> mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) eine Methode entwickelt, mit der Computer die Nutzung chirurgischer Instrumente vor deren Einsatz vorhersehen k\u00f6nn\u00aden.<\/p>\n\n\n\n

Chirurgen nicht durch Roboter ersetzen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Ein solches System ist nicht nur eine wichtige Voraussetzung, um autonome Robotersysteme einsetzen zu k\u00f6nnen, die einfache Teilaufgaben im OP wie das Absaugen von Blut \u00fcbernehmen k\u00f6nnten. Es k\u00f6nnte auch fr\u00fch vor Komplikationen warnen, wenn diese mit dem Einsatz eines bestimmten Instruments verkn\u00fcpft sind. Zudem k\u00f6nnte es die Effizienz bei der Vorbereitung von Instrumenten erh\u00f6hen. \u201eWir verfolgen allerdings nicht die Vision, den Chirurgen durch einen Roboter oder andere Assistenzen zu ersetzen. Die intelligenten Systeme sollen lediglich eine helfende Hand sein und den Arzt und das gesamte OP-Team entlasten\u201c, sagt Prof. J\u00fcrgen Weitz, gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Direktor am NCT\/UCC und Direktor der Klinik f\u00fcr Viszeral-, Thorax- und Gef\u00e4\u00dfchirurgie des Universit\u00e4tsklinikums Dresden<\/a>.

Um Computer zu lehren, den Einsatz chirurgischer Instrumente situationsbezogen wenige Minuten vor deren tats\u00e4chlichem Gebrauch vorherzusagen, nutzten die Wissenschaftlern am NCT\/UCC und am CeTI ein k\u00fcnstliches neuronales Netz, das die F\u00e4higkeit des Menschen nachahmt, anhand von Beispielen zu lernen. Mithilfe einer kontinuierlichen Analyse von Video-Bildern einer Operation wurde die Nutzung bestimmter Instrumente wenige Minuten vor deren Einsatz angezeigt. Dann trainierten sie das neuronale Netz mit 60 Videos von Gallenblasenentfernungen, die standardm\u00e4\u00dfig \u00fcber ein Laparoskop im Bauchraum aufgenommen wurden. In diesen Videos war der Einsatz von f\u00fcnf verschiedenen Instrumenten markiert.

Sp\u00e4ter musste das neuronale Netz an 20 weiteren Videos ohne Markierungen sein Wissen unter Beweis stellen. Die Wissenschaftler konnten dabei zeigen, dass das System wichtige Lernfortschritte gemacht hatte und vielfach die Instrumentennutzung korrekt vorhersagen konnte.<\/p>\n\n\n\n

Anwendungsfreundlicher als andere Systeme<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Im Vergleich zu anderen Herangehensweisen zeigte sich dieses neuronale Netz deutlich anwendungstauglicher und erm\u00f6glicht daher auch die L\u00f6sung komplexer Aufgaben. Andere Methoden sehen den Zeitpunkt des Ereignisses als gegeben an und das Netz muss nur zwischen verschiedenen m\u00f6glichen Ereignissen zu entscheiden. \u201eWir konnten hingegen zeigen, dass ein k\u00fcnstliches neuronales Netz mit spezifischen Anpassungen und einer geeignet formulierten mathematischen Aufgabenstellung in der Lage ist, mit geringem Markierungs-Aufwand sinnvolle Aussagen \u00fcber die Art des zu w\u00e4hlenden Instruments und den zeitlichen Horizont der Anwendung zu treffen\u201c, sagt Dominik Rivoir von der Abteilung Translationale Chirurgische Onkologie am NCT\/UCC, Erstautor der Untersuchung<\/a>, die im Rahmen der International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI)<\/a> vorgestellt wurde.

Als n\u00e4chstes wollen die Wissenschaftler die Methode verfeinern und das Neuronale Netz mit weiteren Datens\u00e4tzen f\u00fcttern. Ein Fokus liegt hierbei auf Operations-Videos, in denen vermehrt st\u00e4rkere Blutungen zu sehen sind. Anhand dieser Bilddaten soll das Netz noch besser lernen, wann Blutungen mittels eines speziellen Instruments abgesaugt werden m\u00fcssen. In der vorgestellten Untersuchung konnten die Forscher bereits zeigen, dass das Netz zum Beispiel das Auftauchen eines Clips zum Abklemmen eines Blutgef\u00e4\u00dfes mit hoher Sicherheit als Merkmal interpretierte, um den kurz darauf erfolgenden Einsatz einer Schere vorherzusagen. Dies k\u00f6nnte k\u00fcnftig als Basis dienen, um den Einsatz eines robotergef\u00fchrten Sauginstruments zeitlich zu steuern oder Komplikationen vorherzusagen.

Das Nationale Centrum f\u00fcr Tumorerkrankungen Dresden (NCT\/UCC) ist eine gemeinsame Einrichtung des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), des Universit\u00e4tsklinikums Carl Gustav Carus Dresden, der Medizinischen Fakult\u00e4t Carl Gustav Carus der TU Dresden und des Helmholtz-Zentrums Dresden-Rossendorf (HZDR).

Titelbild<\/em><\/strong>: Autonome Robotersysteme und weitere intelligente Assistenzsysteme sollen das OP-Team in Zukunft verst\u00e4rkt unterst\u00fctzen. \u00a9 NCT\/UCC\/Andr\u00e9 Wirsig<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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