Mitteilungen der DGG

Künstliche Intelligenz und Robotik – Gedanken eines Baby‑Boomers

Beinvenenthrombosen und Lungenembolien

Endovaskuläres Komplikationsmanagement einer iatrogenen Aortenverletzung während transthorakaler Spondylodese Zusammenfassung Der Fallbericht beschreibt die erfolgreiche endovaskuläre Therapie einer intraoperativen Verletzung der Ao. thoracica descendens im Rahmen einer Re-Spondylodese in einem malignombedingt schwierigen Operationssitus. Die Intervention erfolgte im Sinne der aortalen Blutungskontrolle und verdeutlicht die Notwendigkeit und Möglichkeiten eines interdisziplinären operativen Netzwerks.

Künstliche Intelligenz in der Gefäßchirurgie

Methoden der künstlichen Intelligenz in der vaskulären Medizin Zusammenfassung Hintergrund Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) erlangen in immer mehr Lebensbereichen Bedeutung und finden auch in der Medizin zunehmend Anwendung. Fragestellung Wo und wie werden KI-Methoden heute schon in der vaskulären Medizin eingesetzt? Wo besteht Potenzial für klinische Anwendungen? Wo liegen Herausforderungen? Material und Methoden Auf Basis einer Literaturrecherche wird der Einsatz von KI-Methoden im medizinischen Umfeld analysiert, bestehende Ansätze vorgestellt und Möglichkeiten für eine Anwendung in der Gefäßchirurgie aufgezeigt. Anhand eines aktuellen Forschungsthemas, der Rupturrisikoabschätzung bei abdominalen Aortenaneurysmen (AAA), wird der Einsatz und das Zusammenspiel mehrerer KI-Methoden veranschaulicht. Ergebnisse KI-Methoden sind in der Gefäßchirurgie noch unterrepräsentiert. Wie die gezeigten Beispiele verdeutlichen, besteht allerdings ein hohes Anwendungspotenzial. Diskussion Eine Herausforderung für die Anwendung von KI-Methoden besteht in der Interpretierbarkeit der KI-basierten Modelle, da diese keine kausalen Beziehungen preisgeben können. Des Weiteren werden zur Erstellung aussagekräftiger KI-Modelle große medizinische Datensätze benötigt, was aufgrund heterogener Datenquellen und Datenschutzbedenken insbesondere in Deutschland eine Hürde darstellt.

Robotik: automatisierte Verfahren in der Gefäßmedizin Zusammenfassung Die medizinische Robotik hat eine Vielzahl von technischen und mathematischen Problemen gelöst, um den Robotereinsatz im klinischen Alltag zu ermöglichen. Im Vergleich zur Industrierobotik sind die technischen und regulatorischen Herausforderungen anspruchsvoller und nehmen durch die Novellierungen des Medizinproduktegesetzes weiter zu. Zu den medizintechnischen Herausforderungen zählen höhere Genauigkeitsanforderungen, die Notwendigkeit zur automatischen Bildverarbeitung sowie zunehmend der Einsatz von maschinellen Lernverfahren und künstlicher Intelligenz. In der Gefäßmedizin wurden bereits robotische Systeme in der laparoskopischen und der endovaskulären Gefäßchirurgie erprobt. In Fallserien wurde die technische Machbarkeit nachgewiesen und einzelne Parameter deuten auf Vorteile dieser medizintechnischen Entwicklungen hin. Deren Nutzen wird sich weiter steigern, wenn in den kommenden Jahren weitere medizintechnische Entwicklungen auf dem Gebiet der Robotik, wie z. B. die Kombination mit bildgebenden Verfahren (augmentierte Realität) oder maschinelles Lernen, eingeführt werden. Für eine generelle klinische Hinwendung zum Thema Robotik fehlen derzeit jedoch valide Studien. Möglicherweise bietet die automatisierte Ultraschalldiagnostik einen guten Weg, robotische Entwicklungen in der klinischen Breite auszuüben, da unter zeitökonomischen Aspekten Vorteile im klinischen Alltag in Abhängigkeit der Patientenakzeptanz zu erwarten sind. Neuere endovaskuläre robotisch-assistierte Verfahren versprechen eine Unterstützung bei hoch spezialisierten Prozeduren mit verringerter Strahlenbelastung von Patienten und Operateuren. Ihr Einsatz sollte in kontrollierten multizentrischen Studien unter Beachtung des Patientennutzens erfasst werden.

Die künstliche Intelligenz in der Einzelzellgenomik Zusammenfassung Die individuelle Zelle stellt die fundamentale Einheit des Lebens dar. Ihre Funktionsweise ist seit Jahrhunderten Gegenstand der biomedizinischen Forschung. Seit Kurzem erlaubt die sogenannte Einzelzellsequenzierung revolutionäre neue Einblicke in die Komposition von Geweben, die Interaktion zwischen Zellen und den Ablauf dynamischer Prozesse. Die damit verbundenen Daten, z. B. aus der Transkriptomik, stellen Analysten jedoch vor neue Herausforderungen. Die Daten sind typischerweise sehr groß, verrauscht und stark mit anderen Informationen vernetzt, sodass herkömmliche Verfahren ausscheiden. Neue, speziell adaptierte Algorithmen aus dem Feld der künstlichen Intelligenz können hier Abhilfe schaffen. In Verbindung stellen Einzelzellsequenzierung und künstliche Intelligenz mächtige neue Werkzeuge für die biomedizinische Forschung dar und erlauben Einblicke in höchster Auflösung. Wir geben einen kurzen Überblick über beide Technologien und liefern Beispiele für ihre Anwendung im medizinischen Bereich. Wir demonstrieren anschließend beispielhaft, wie Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgreich für die Analyse von Einzelzelltranskriptomdaten eingesetzt werden können. Da der korrekte und gewinnbringende Einsatz dieser Methoden weiterhin detailliertes Hintergrundwissen verlangt, ist ein intensivierter Austausch zwischen den Disziplinen unumgänglich. Wir gehen deshalb abschließend auf den Einsatz neuer Plattformen zur Kollaboration und zum Wissensaustausch ein.

Zukunftsperspektiven digitaler Visualisierungstechnologien in der Gefäßchirurgie Zusammenfassung Die Digitalisierung der Chirurgie ist eine der richtungsweisenden Herausforderungen der aktuellen und kommenden Chirurgengenerationen. Für das Gebiet der Gefäßmedizin stehen mit der „augmented reality“ (AR) und „virtual reality“ (VR) sowie dem 3‑D-Druck digitale Technologien zur Verfügung, deren Implementierung einerseits notwendig und sinnvoll ist, aber auch kritisch evaluiert und begleitet werden muss. Im Zentrum dieser drei Technologien zur Visualisierung steht das elektronische Modell der jeweiligen Anatomie, das dann auf unterschiedliche Weise dargestellt werden kann. Die aktuellen Einsatzgebiete für AR/VR liegen vor allem im Bereich von Simulation und Training mit den potenziellen Vorteilen Zeitersparnis und Fehlerreduktion. Während die AR-Technologie bereits probeweise im OP eingesetzt wurde (jedoch noch nicht praxisreif ist), muss für die VR die Frage der prinzipiellen Einsatzmöglichkeit im OP noch geklärt werden. Die 3‑D-Drucktechnologie erlaubt neben dem Einsatz zu Aufklärungs‑, Trainings- und Simulationszwecken auch die Herstellung von patientenindividuellen Operationsschablonen.

Transparenz und Antikorruption Zusammenfassung Transparenz für das Gesundheitswesen wird seit Jahren gefordert und gefördert. Ziel einer solchen Transparenz soll es sein, dass geschäftliche Verbindungen offengelegt werden und sich jeder Patient ein eigenes Bild darüber verschaffen kann, in welchen wirtschaftlichen Beziehungen der ihn behandelnde Arzt steht. Ferner sollen insbesondere unlautere Zahlungen durch Transparenzmaßnahmen unterbunden werden. Insgesamt soll dadurch das Gesundheitswesen freigehalten werden von sachfremden Erwägungen, die dem Patientenwohl entgegenstehen könnten. Teil dieser Strategie ist das am 13. April 2016 verabschiedete Gesetz zur Bekämpfung der Korruption im Gesundheitswesen, das sog. Antikorruptionsgesetz.