Machine Learning Künstliche Organe als Flugsimulator für die Chirurgie

Redakteur: Stefan Guggenberger

Forschende der Universität Stuttgart haben cyber-physische Organe entwickelt, die in Zukunft zur Ausbildung von Chirurgen genutzt werden könnten. Das Besondere: Es handelt sich um physische Systeme, die mit virtuellen Eigenschaften kombiniert werden.

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Da es bei echten Operationen kaum möglich ist, Daten in Echtzeit zu erfassen, bieten die künstliche Organe mit intelligenten Sensoren viel Potenzial für die Verbesserung von Eingriffen.
Da es bei echten Operationen kaum möglich ist, Daten in Echtzeit zu erfassen, bieten die künstliche Organe mit intelligenten Sensoren viel Potenzial für die Verbesserung von Eingriffen.
(Bild: Wolfram Scheible)

Da für die Ausbildung von Chirurgen in der Regel erfahrene Mediziner, menschliche Patienten oder tierisches Gewebe vorliegen muss, sind die Übungsmöglichkeiten für angehende Ärzte beschränkt. Zum einen ist die Übung an lebenden Patienten nur bedingt möglich und tierisches Gewebe entspricht nicht dem menschlichen. Um dieses Problem zu lösen, haben Forschende der Universität Stuttgart nun künstliche Organe mit intelligenten Funktionen entwickelt. Diese entsprechen nicht nur bis ins Detail den realen Vorbildern, sondern sind mit einer Reihe von Sensoren ausgestattet. So kann unter anderem die Feinmotorik der Chirurgen gemessen werden und Algorithmen können ganze Operationen simulieren.

Operationen an cyber-physischen Organen üben

Mit den cyber-physischen Organen könne sogar ganze Operationen simuliert werden.
Mit den cyber-physischen Organen könne sogar ganze Operationen simuliert werden.
(Bild: Wolfram Scheible)

Bei den künstlichen Organen handelt es sich um so genannte cyber-physische Nachbildungen von Organen: ein physisches System wird mit virtuellen Eigenschaften kombiniert. Dabei messen Sensoren eine Reihe von Parametern, etwa die Feinmotorik der Chirurgen wie sie ein Endoskop durch ein Organ navigieren, ob sie eine Nadel an der vorgesehenen Stelle richtig eingestochen haben oder die Zeit, die benötigt wurde, um alle Tumore zu lokalisieren. Ein Open-Source-Algorithmus, der auch in selbstfahrenden Autos zur Unterscheidung von Objekten eingesetzt wird, trainierten die Forschenden neu darauf, Karzinome oder Nierensteine zu erkennen. Sobald das Endoskop das Ziel erreicht hat, können die Trainierenden eine Biopsie simulieren und versuchen, die Genauigkeit und Schnelligkeit mit jeder Trainingseinheit zu verbessern. Während des ganzen Vorgangs werden Daten gesammelt, die selbst bei einem echten chirurgischen Eingriff an Patienten nicht zur Verfügung stünden.

Durch das Sammeln von Daten können Operationen bewertet werden

Da echte Operationen in einer Umgebung stattfinden, in der die Erfassung von Daten ist Echtzeit beinahe unmöglich ist, suchten die Forschenden neue Methoden, um Instrumente und Verfahren systematisch zu verbessern. „Da wir den Bereich der Biomedizin mit künstlicher Intelligenz verbessern wollen, kombinieren wir physische Systeme mit virtuellen Eigenschaften. So können wir Daten über chirurgische Fähigkeiten sammeln“, erklärt Dr. Tian Qiu, Leiter der Cyber Valley Forschungsgruppe Biomedizinische Mikrosysteme an der Universität Stuttgart, und fügt hinzu: „In jeder Trainingseinheit visualisieren wir die Daten der Auszubildenden, beurteilen, wie die Operation durchgeführt wurde, und bewerten, welche Fähigkeiten verbessert werden müssen.“

Schon jetzt können die Wissenschaftler eine künstliche weiche Leber vorstellen, mit der sich beurteilen lässt, wie gut eine endoskopische Inspektion und Tumorbiopsie in den hohlen Gallengängen, die sich durch die Leber ziehen, durchgeführt wird. „Unsere Organ-Phantome bieten viel objektivere Auswertungen und Rückmeldungen, viel besser als es zum Beispiel Virtual-Reality-Simulatoren,“ sagt Xiangzhou Tan, der als Arzt des Universitätsklinikums Tübingen medizinische Expertise in die Forschungsgruppe einbringt.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Würzburger Schwesterportal

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