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Forscher in Dresden lernen Roboter als intuitive OP-Schwestern an

Autonome Robotersysteme und weitere intelligente Assistenzsysteme sollen OP-Teams in Zukunft verstärkt unterstützen. Foto: André Wirsig für das NCT-UCC

Autonome Robotersysteme und weitere intelligente Assistenzsysteme sollen OP-Teams in Zukunft verstärkt unterstützen. Foto: André Wirsig für das NCT-UCC

Ärzte und Ingenieure von NCT und Ceti führen neuronalen Netzen Operationsvideos vor, bis die den Einsatz eines Instruments „vorausahnen“.

Dresden, 20. Oktober 2020. Mediziner und Ingenieure aus Dresden zeigen Robotern blutige OP-Videos, um sie als Operations-Assistenten mit künstlicher Intuition anzulernen. Das geht aus einer gemeinsamen Mitteilung des „Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen“ (NCT) Dresden und des Exzellenz-Zentrums für taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion (CeTI) der TU Dresden hervor.

Roboter sollen künftig Blut absaugen und vor Komplikationen warnen

Anhand der Filme und unter Einsatz von „künstlicher Intelligenz“ (KI), „maschinellem Lernen“, „neuronalen Netzen“ und verwandten Technologien müssen sich die Roboter zunächst die Fähigkeit aneignen, bereits Minuten im Voraus zu „erahnen“, wann welches chirurgische Instrument gebraucht wird. In Zukunft sollen sie menschlichen Chirurgen zur Hand gehen. Sie könnten dann zum Beispiel im rechten Moment Blut absaugen, vor Komplikationen beim Instrumenteneinsatz warnen und Skalpelle besser für den Doktor vorbereiten.

Prof. Jürgen Weitz. Foto: Heiko Weckbrodt

Prof. Jürgen Weitz. Foto: Heiko Weckbrodt

Prof Weitz: Roboter sollen helfen, aber nicht den Menschen ersetzen

„Wir verfolgen allerdings nicht die Vision, den Chirurgen durch einen Roboter oder andere Assistenzen zu ersetzen“, betonte NCT-Direktor Prof. Jürgen Weitz. „Die intelligenten Systeme sollen lediglich eine helfende Hand sein und den Arzt und das gesamte OP-Team entlasten.“ Weitz selbst ist Experte für robotergestützte Bauch-Operationen. Er setzt am Dresdner Uniklinikum bereits seit Jahren „Da Vinci“-OP-Roboter ein. Auch diese „Da Vincis“ führen keine Operationen selber aus, sondern helfen dem Chirurgen, das Skalpell beziehungsweise die Verödungsinstrumente präziser und ohne Zittern zu führen.

Prof. Jürgen Weitz (Mitte hinten) sitzt während einer Operation an der Steuerkonsole des "Da Vinci". Foto: Uniklinikum / Holger Ostermeyer

Prof. Jürgen Weitz (Mitte hinten) sitzt während einer Operation an der Steuerkonsole des “Da Vinci”. Foto: Uniklinikum / Holger Ostermeyer

Neuronales Netz gewählt, das für seine Transparenz bekannt ist

Weitz und seine NCT-Kollegin Prof. Stefanie Speidel haben sich nun mit den Ceti-Ingenieuren der TU zusammengetan, um die Roboter-Unterstützung im OP-Saal auf eine neue Stufe zu heben. Zunächst wählte das interdisziplinäre Team ein geeignetes neuronales Netz für die Robotersteuerung aus. Sie entschieden sich für ein sogenanntes „Bayessches Netz“. Das ist für seine Transparenz bekannt, denn es erklärt seine Entscheidungen nachvollziehbar für Menschen. Diese Nachvollziehbarkeit ist bei medizinischen Eingriffen besonders wichtig.

Stefanie Speidel ist Professorin für „Translationale Chirurgische Onkologie“ am "Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen" (NCT) Dresden. Die Informatikerin entwickelt intelligente Assistenzsystemefür die Krebschirurgie. Foto: André Wirsig für das NCT

Stefanie Speidel ist Professorin für „Translationale Chirurgische Onkologie“ am “Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen” (NCT) Dresden. Die Informatikerin entwickelt intelligente Assistenzsysteme für die Krebschirurgie. Foto: André Wirsig für das NCT

KI paukte 60 Videos von Gallenblasenentfernungen

Dann führten die Wissenschaftler dem neuronalen Netz der Roboter 60 Videos von Gallenblasenentfernungen vor, die standardmäßig über ein optisches Instrument (Laparoskop) im Bauchraum aufgenommen wurden. Die Ärzte hatten in diesen Filmen den Einsatz von fünf verschiedenen Instrumenten markiert. Dadurch konnte die künstliche Intelligenz beim Angucken verstehen, welche Schritte oder Ereignisse meist dem Einsatz eines bestimmten chirurgischen Instruments vorausgehen. So lernen die Roboter zum Beispiel, dass sie rasch absaugen müssen, wenn eine Ader im Bauch unerwartet stark Blut verliert.

Forscher wollen Netz mit mehr Praxisdaten füttern

Mit Prüfungsvideos testeten die Forschern dann, ob die neuronalen Netze die Zusammenhänge verstanden hatten. Die Lernfortschritte waren beachtlich, teilte das NCT mit: Das neuronale Netz der Roboter interpretierte beispielsweise „das Auftauchen eines Clips zum Abklemmen eines Blutgefäßes mit hoher Sicherheit als Merkmal, um den kurz darauf erfolgenden Einsatz einer Schere vorherzusagen“. Die Wissenschaftler wollen die Methode nun verfeinern und das Netz mit weiteren Datensätzen füttern, bis die Roboter reif für den chirurgischen Praxiseinsatz sind.

Autor: Heiko Weckbrodt

Quelle: NCT, Ceti

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