KIMONO 2
KI-getriebene Erkennung und Analyse von Handlungen und Prozessen auf Basis fusionierter Multisensordaten zur Optimierung von OP-Abläufen
Start: 05.2024
Ende: 04.2027
Moderne Operationssäle bieten durch zunehmende Digitalisierung neue Möglichkeiten zur Verbesserung von Sicherheit und Effizienz chirurgischer Eingriffe. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines integrierten Monitoringsystems, das mithilfe von Deckenkameras und laparoskopischen Bilddaten sicherheitsrelevante Situationen im OP automatisiert erkennt. Dabei stehen sowohl der Schutz von Patientinnen und Patienten als auch die Sicherheit des medizinischen Personals im Fokus.
Im Forschungsvorhabens soll ein integriertes Monitoringsystems für den Operationssaal entwickelt werden. Dieses soll auf der Auswertung von Deckenkameras zur Analyse des OP-Geschehens sowie auf der Verarbeitung von Laparoskopie-Aufnahmen zur Untersuchung des Körperinneren basieren. Mithilfe kamerabasierter Analysen sollen sicherheitsrelevante Aspekte automatisiert erfasst werden. Dazu zählen insbesondere die Bewertung der Röntgensicherheit durch die Erkennung vorgeschriebener Schutzkleidung, die Analyse von Abständen zum Röntgengerät zur Abschätzung potenzieller Strahlenexposition sowie die Erfassung von Türöffnungen im Operationssaal, die Einfluss auf sterile Abläufe und Sicherheitsprozesse haben können.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Auswertung laparoskopischer Bilddaten zur Erhöhung der Patientensicherheit sowie zum Schutz der eingesetzten Medizintechnik. Hierbei soll unter anderem die Laserfaser bei Nierensteinoperationen detektiert werden, um ein frühzeitiges Einschalten des Lasers und somit mögliche Beschädigungen des Endoskops zu vermeiden.
Im Projekt werden verschiedene Anwendungsfälle entwickelt und hinsichtlich Machbarkeit, Aufwand und Nutzen bewertet. Die vielversprechendsten Ansätze sollen anschließend prototypisch umgesetzt werden. Grundlage bilden Vorarbeiten aus dem Projekt „KIMONO“ sowie bereits vorhandene Aufnahmesysteme des Siloah St. Trudbert Klinikums Pforzheim, die für weitere Datenerhebung und Evaluation genutzt werden.
Im Rahmen des Forschungsprojekts werden Video- und Bilddatensätze aus Deckenkameras im Operationssaal sowie aus laparoskopischen Systemen erfasst, um Sicherheits- und Assistenzpotenziale während operativer Eingriffe zu analysieren.
Auf Basis dieser Datensätze werden Machine-Learning-Modelle entwickelt und trainiert, um konkrete Sicherheitsaspekte automatisiert zu analysieren.
In enger Zusammenarbeit mit medizinischem Fachpersonal werden Demonstratoren entwickelt und in die Abläufe eines Zielkrankenhauses integriert, um eine realitätsnahe Bewertung hinsichtlich Akzeptanz, Leistungsfähigkeit und Praktikabilität zu ermöglichen.
Applied Artificial Intelligence
Das Hauptaugenmerk des FZI in diesem Forschungsschwerpunkt liegt auf der praxisnahen Erforschung der Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz (KI). Innovative KI-Lösungen werden entwickelt und für unserer Partner und Kunden in Anwendungsbereiche wie Mobilität, Robotik, Gesundheitstechnik, Logistik, Produktion sowie Ver- und Entsorgung transferiert.
