Logo ICCAS Logo ICCAS

Forschungsbereich

Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal

Prof. Dr. Thomas Neumuth

Projektkoordination

Prof. Dr. Thomas Neumuth

Kontakt

projects@iccas.de

Partner

    Picoba Solutions GmbH

Förderer

Förderlogo

Förderprogramm

Förderlogo

headline-markerSurgiTrace

SurgiTrace - Entwicklung eines intelligenten Kl-gestützten Systems zur effektiven Materialplanung und Qualitätssicherung bei chirurgischen Interventionen

Das Projekt SurgiTrace zielt auf die Entwicklung eines intelligenten, KI-gestützten Systems zur effektiven Ressourcenplanung bei chirurgischen Eingriffen ab. Es adressiert die komplexen perioperativen Abläufe und die hohen Anforderungen an die Qualitätssicherung in der Chirurgie. Ein wesentlicher Fokus liegt auf der Planung und Vorbereitung der Operationen, insbesondere der Bestückung des OP-Wagens mit allen notwendigen Utensilien wie chirurgischen Instrumenten, Materialien und Implantaten. Derzeit erfolgt dieser Arbeitsschritt durch geschultes OP-Personal. Aufgrund der zahlreichen Störfaktoren wie Zeitmangel oder Hektik ergibt sich hierbei das Potenzial für invasive Fehlerquellen. Da die qualitätsgesicherte Zusammenstellung dieser Materialien jedoch essenziell für einen reibungslosen Ablauf und die Sicherheit der Patienten ist, soll ein intelligentes System zur Überwachung des Vorgangs entwickelt werden.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, kombiniert SurgiTrace die Technologien der induktiven Nahfeldortung und der optischen Bildanalyse, unterstützt durch künstliche Intelligenz (KI). Dies umfasst die genaue Überprüfung der Vollständigkeit der benötigten OP-Ressourcen sowie die Bestimmung des exakten Produkttyps, der Größe und der Anzahl der Komponenten. Dieses System soll unabhängig von der Verfügbarkeit oder Kompetenz des medizinischen Personals agieren.

Das SurgiTrace-System besteht aus zwei Hauptkomponenten: Erstens der Entwicklung eines KI-gestützten Trackingverfahrens für chirurgische Instrumente, basierend auf induktiver Nahfeldortung und Bildanalyse, umgesetzt durch die Picoba Solutions GmbH. Zweitens der Entwicklung und Integration eines Machine-Learning-Modells zur Materialplanung, realisiert durch die Universitätsmedizin Leipzig – ICCAS. Diese Software unterstützt die Planung der notwendigen Materialien für Operationen, indem sie Leitlinien und klinikspezifische Verfahrensweisen integriert. Durch die enge Zusammenarbeit mit den medizinischen Experten des Universitätsklinikums Leipzig (Klinik für Orthopädie, Unfallchirurgie und Plastische Chirurgie), wird weiterhin ein praxisrelevanter Entwicklungsprozess ermöglicht, welcher in regelmäßigen Abständen mithilfe von Evaluationsstudien kontrolliert wird.