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13.04.2022 | Roboterchirurgie

„Cognition-Guided Surgery“ – computergestützte intelligente Assistenzsysteme für die onkologische Chirurgie

Der Stand der Dinge

verfasst von: FEBS MBA Prof. Dr. Beat Müller-Stich, Dr. Martin Wagner, M.Sc. André Schulze, Dr. Sebastian Bodenstedt, Dr. Lena Maier-Hein, Prof. Dr. Stefanie Speidel, PD Dr. Felix Nickel, Prof. Dr. Markus W. Büchler

Erschienen in: Wiener klinisches Magazin

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Zusammenfassung

Hintergrund

In den letzten Jahrzehnten hat ein massiver Wandel in der Chirurgie stattgefunden. Der moderne Operationssaal, insbesondere in der minimal-invasiven Chirurgie, zeichnet sich durch eine zunehmende Zahl digitaler Systeme aus.

Ziel der Arbeit

In diesem Beitrag sollen aktuelle Entwicklungen sowie Perspektiven aufgezeigt werden, wie wir von der zunehmenden Digitalisierung im OP zu intelligenten, datengetriebenen Lösungen für die onkologische Chirurgie inklusive künstlicher Intelligenz (KI) kommen.

Material und Methoden

Der Artikel basiert auf einer Literaturrecherche über PubMed und Forschungsarbeiten der beteiligten Koautoren.

Ergebnisse

Datengetriebene Entscheidungsunterstützung umfasst aktuell vermehrt Publikationen, die chirurgisch-onkologische Daten mit maschinellen Lernverfahren verknüpfen. Die Integration von KI-Systemen in die Klinik, die bei klinisch relevanten Entscheidungen unterstützen, steht allerdings noch am Anfang.

Diskussion

Zur Realisierung des skizzierten Potenzials wird dabei nicht nur eine engere Kooperation mit der Medizintechnikindustrie entscheidend sein, sondern vor allem auch der Aufbau translationaler, interdisziplinärer Laboratorien unter chirurgischer Leitung innerhalb chirurgischer Kliniken, die neue Innovationen aus der informatischen, datenwissenschaftlichen und robotischen Grundlagenforschung in die Klinik bringen.
Literatur
6.
Zurück zum Zitat Engelhardt S, De Simone R, Full PM, Karck M, Wolf I (2018) Improving surgical training phantoms by hyperrealism: deep unpaired image-to-image translation from real surgeries. In: Frangi A, Schnabel J, Davatzikos C, Alberola-López C, Fichtinger G (Hrsg) Medical image computing and computer assisted intervention – MICCAI 2018. Lecture Notes in Computer Science, Bd. 11070. Springer, Cham, S 747–755 https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-030-00928-1_​84 CrossRef Engelhardt S, De Simone R, Full PM, Karck M, Wolf I (2018) Improving surgical training phantoms by hyperrealism: deep unpaired image-to-image translation from real surgeries. In: Frangi A, Schnabel J, Davatzikos C, Alberola-López C, Fichtinger G (Hrsg) Medical image computing and computer assisted intervention – MICCAI 2018. Lecture Notes in Computer Science, Bd. 11070. Springer, Cham, S 747–755 https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-030-00928-1_​84 CrossRef
19.
Zurück zum Zitat Maier-Hein L, Eisenmann M, Sarikaya D et al (2021) Surgical data science—from concepts toward clinical translation. arXiv:2011.02284 [cs, eess] Maier-Hein L, Eisenmann M, Sarikaya D et al (2021) Surgical data science—from concepts toward clinical translation. arXiv:2011.02284 [cs, eess]
23.
Zurück zum Zitat Murali A, Sen S, Kehoe B et al (2015) Learning by observation for surgical subtasks: multilateral cutting of 3D viscoelastic and 2D orthotropic tissue phantoms. 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, Seattle, S 1202–1209 Murali A, Sen S, Kehoe B et al (2015) Learning by observation for surgical subtasks: multilateral cutting of 3D viscoelastic and 2D orthotropic tissue phantoms. 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, Seattle, S 1202–1209
28.
Zurück zum Zitat Samani H (2016) Cognitive robotics. CRC Press/Taylor & Francis, Boca Raton, London, New York Samani H (2016) Cognitive robotics. CRC Press/Taylor & Francis, Boca Raton, London, New York
30.
Zurück zum Zitat Wagner M, Müller-Stich B‑P, Kisilenko A et al (2021) Comparative validation of machine learning algorithms for surgical workflow and skill analysis with the HeiChole benchmark. arXiv:2109.14956 [cs, eess] Wagner M, Müller-Stich B‑P, Kisilenko A et al (2021) Comparative validation of machine learning algorithms for surgical workflow and skill analysis with the HeiChole benchmark. arXiv:2109.14956 [cs, eess]
Metadaten
Titel
„Cognition-Guided Surgery“ – computergestützte intelligente Assistenzsysteme für die onkologische Chirurgie
Der Stand der Dinge
verfasst von
FEBS MBA Prof. Dr. Beat Müller-Stich
Dr. Martin Wagner
M.Sc. André Schulze
Dr. Sebastian Bodenstedt
Dr. Lena Maier-Hein
Prof. Dr. Stefanie Speidel
PD Dr. Felix Nickel
Prof. Dr. Markus W. Büchler
Publikationsdatum
13.04.2022
Verlag
Springer Vienna
Erschienen in
Wiener klinisches Magazin
Print ISSN: 1869-1757
Elektronische ISSN: 1613-7817
DOI
https://doi.org/10.1007/s00740-022-00447-y