Gedistribueerde AI voor de operatiekamer

Een Frans-Duitse samenwerking gaat chirurgen en assistenten beter ondersteunen bij medische ingrepen.

Het Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in Stuttgart werkt samen met partners aan het realiseren van de operatiekamer van de toekomst. In het DAIOR-onderzoeksproject passen ze daarvoor kunstmatige intelligentie (AI) en door een robot ondersteunde tele-chirurgie toe. Met behulp van AI-methoden zullen continu chirurgische gegevens uit multimodale bronnen worden geanalyseerd om operaties in real-time te ondersteunen.

DAIOR is de afkorting voor 'Distributed Artificial Intelligence for the Operating Room'. Algoritmen moeten worden getraind door gegevens te analyseren, workflows te optimaliseren en ervaringen uit eerdere operaties te gebruiken. Op deze manier kan AI het klinisch personeel helpen de patiëntenzorg in real-time en ongeacht de locatie te verbeteren. In het interdisciplinaire consortium met expertise op het gebied van geneeskunde en technologie werkt Fraunhofer-IPA samen met het Institut de chirurgie guidée par l’image de Strasbourg (Instituur voor door beeld gestuurde chirurgie in Straatsburg) en de Bosch Digital Innovation Hub (KTBW) op de Bosch Health Campus ( Stuttgart).

Trainingsdata

Het gebruik van medische gegevens beperkt zich doorgaans tot één locatie. Behandelingen zijn locatieafhankelijk; in de gezondheidszorg zijn er weinig mogelijkheden voor gegevensuitwisseling. Een andere uitdaging zijn de verschillende formaten van de gegevens, zoals afbeeldingen, teksten en video’s. Deze maken het moeilijk om verbanden te herkennen en deze te gebruiken bij de behandeling van patiënten. Om ervoor te zorgen dat dit niet zo blijft, traint het DAIOR-project AI-modellen met gedistribueerde leerbenaderingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van lokaal beschikbare kennis.

De kennis kan voor andere doeleinden worden gebruikt zonder dat gevoelige gegevens de betreffende locatie verlaten. De bedoeling is om gedistribueerde kennis gebundeld en locatie-onafhankelijk beschikbaar te stellen. Door de methoden van federaal leren kunnen trainingsgegevens van verschillende locaties, zelfs over de nationale grenzen heen, worden gebruikt in DAIOR. Daarbij blijven de data op de locaties en wordt tegelijkertijd de bescherming van patiëntgegevens gewaarborgd.

Locatie-onafhankelijk

Fraunhofer IPA en IHU Straatsburg werken al samen in het 5G-OR, dat sinds 2022 loopt. De daar geïmplementeerde 5G-infrastructuur zal worden gebruikt om operaties op afstand uit te voeren. Voor cross-locatie door een robot ondersteunde tele-chirurgie ontwikkelt DAIOR een AI-model dat vertragingen in de datacommunicatie aan beide kanten kan compenseren door de volgende stappen te voorspellen. Dat werkt op dezelfde manier als onze hersenen dat voortdurend mogelijke scenario’s onderzoekt. AI wordt continu real-time voorzien van data en kan daardoor in staat vervolgstappen voorspellen en chirurgen assisteren.

Met door een robot ondersteunde tele-chirurgie kunnen operaties straks locatieonafhankelijk via internet worden uitgevoerd. Hierdoor is het mogelijk om vrije operatiekamercapaciteit flexibel in te zetten. Operaties kunnen sneller worden uitgevoerd en patiënten kunnen betere medische zorg krijgen. Dit is een vooral een voordeel in de spoedeisende geneeskunde, waar seconden vaak tellen, bijvoorbeeld bij een hartaanval of beroerte. Patiënten profiteren ook van dat klinische personeel meer tijd beschikbaar heeft voor de behandeling.

Foto: Fraunhofer-IPA