TWIN-WIN
KI-Projekt TWIN-WIN soll den Weg zu einem chirurgischen Navi ebnen
Das Forschungsprojekt TWIN-WIN wird mit einem Volumen von knapp 950.000 € in der KI-Förderrichtlinie des Landes-Schleswig-Holstein gefördert. Heute wird der Förderbescheid durch Digitalisierungsminister Dirk Schrödter übergeben. Die roboterassistierte Chirurgie ist eine minimal-invasive und hochpräzise Operationsmethode, bei der die Instrumente über kleine Zugänge in das OP-Feld eingebracht und über eine Konsole gesteuert werden. Am bekanntesten, neben neueren Systemen wie Hugo, Dexter oder Versius, sind die da Vinci-Systeme der Firma Intuitive. Längst ist roboterassistierte Chirurgie zum gut etablierten Goldstandard der Chirurgie in den meisten chirurgischen Fächern geworden. Das Kurt-Semm-Zentrum am UKSH in Kiel vernetzt die verschiedenen Fachdisziplinen und hat mit „TWIN-WIN“ in der Nachfolge zum EFRE-geförderten „OP der Zukunft“ erneut einen erfolgreichen Projektantrag gestellt.
An der Konsole sieht der Operateur das Operationsfeld, in dem sich die Instrumente befinden, ca. 10-fach vergrößert, in hoher Auflösung und in 3 D. Eine Einschränkung besteht darin, dass der sichtbare Ausschnitt nur wenige Quadratzentimeter im Bauchraum des/er Patienten/in zeigt und der Tumor sich häufig unter Fettschichten oder hinter den Organstrukturen verbirgt. Der Operateur muss aus dem präoperativen Bildbefund, meist einem CT-Scan, selbst abschätzen, wo der eigentliche Befund liegt und ihn Schritt für Schritt freipräparieren. Das ist auch für erfahrene Operateure in der Nieren- und Leberchirurgie oder auch beim Entfernen tumorbefallener Lymphknoten, nicht immer einfach, für weniger erfahrene umso schwerer und auch zeitaufwändig.
Ziel des TWIN-WIN-Projektes ist es daher, die Navigation zum Befund mit Hilfe von KI und Sensorfusionsmodellen deutlich zu verbessern, indem das 3D-Datenmodell des CT-Befundes, welches quasi ein „digital TWIN“ des Patienten ist (daher der Name „TWIN-WIN“), und das 3D-Videobild gematcht bzw. „registriert“ werden. Mit Hilfe von Augmented Reality-Elementen soll der Befund sichtbar gemacht werden. Dazu sind müssen diverse Echtzeitdaten über die Position der Instrumente im Bauchraum, die sichtbaren Organstrukturen, die Deformation dieser Strukturen etc. mit Hilfe von verschiedenen Sensorquellen ( z. B. optisches und elektromagnetisches Tracking, Ultraschall) und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in einem Datenmodell integriert werden. Ziel ist es, das endoskopische OP-Bild dynamisch mit dem präoperativen Bildbefund zu überlagern. Gelingt dies, könnte auf dieser Basis ein OP-Navigationsgerät entwickelt werden, ähnlich wie das Navi im Straßenverkehr.
Ohne die Entwicklung von CT- und Ultraschall-fähigen Phantomen durch die Materialwissenschaftler der Uni Kiel wäre die Forschung gar nicht möglich, da sie natürlich vorrangig am Phantom entwickelt und getestet werden muss. Dazu kommen die Lehrstühle für Intelligente Systeme und Marine Data Science (Bildgebungsexperten) der CAU, die Experten des Instituts für Robotik und Kognitive Systeme der Uni Lübeck, die Softwareexperten der Kieler Firma Vater Solution GmbH sowie Ärztinnen und Ärzte des UKSH, die das Projekt mit medizinischer Expertise füllen, CT-Aufnahmen von Phantomen ermöglichen und den Projektverbund anführen und koordinieren. Als Subcontractors sind darüber hinaus das Fraunhofer Institut IMTE, das DFKI (beide Lübeck) sowie das Hamburger Startup Excagol beteiligt.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sind optimistisch, dass ihnen die entscheidenden Schritte auf dem Weg zu einem Navigationstool für die minimalinvasive bzw. roboterassistierte Chirurgie gelingen können – und somit eine bahnbrechende Innovation auf dem Gebiet der roboterassistierten Chirurgie , die signifikante Verbesserungen der chirurgischen Qualität und der Patientensicherheit ermöglicht, denn bessere Navigation bedeutet auch weniger Manipulationen und Verletzungen von gesundem Gewebe und somit die Reduktion des Komplikationsrisikos und postoperativer Schmerzen.
Auskünfte zum Projekt erteilt Frau Kalz, zuständig für Koordination und Projektmanagement:
Gefördert in der KI-Förderrichtlinie des Landes
