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Medizin
10. Dezember 2020
App+soll+vor+lebensbedrohlichen+Komplikationen+in+der+Krebschirurgie+warnen
© NCT/UCC/Philip Benjamin

App soll vor lebensbedrohlichen Komplikationen in der Krebschirurgie warnen

Forscher entwickeln eine Methode der Künstlichen Intelligenz (KI), mit der Computer das Risiko für Komplikationen vor, während und nach einer Krebsoperation vorhersagen sollen. Eine hierauf basierende App könnte künftig im Klinikalltag rechtzeitig vor Komplikationen warnen. Das Bundesgesundheitsministerium fördert das Projekt „SurgOmics“ in den kommenden 3 Jahren mit 1,3 Millionen Euro.
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Im Rahmen des Projekts „SurgOmics“ sollen Computer lernen, lebensbedrohliche Komplikationen bei der operativen Behandlung von Tumoren vorherzusehen. Forscher aus Dresden und Heidelberg entwickeln hierfür eine spezielle Methode der Künstlichen Intelligenz (KI). In Form einer App soll diese künftig vor möglichen Komplikationen warnen, damit das medizinische Personal rechtzeitig eingreifen kann. KI-Methoden befähigen Computer ähnlich wie Menschen, anhand von Beispielen zu lernen. Das Gelernte wird dann in Form von mathematischen Modellen abgespeichert. Im vorliegenden Fall fungieren zahlreiche Daten als Beispiele, die vor, während und nach einer Krebs-Operation erhoben werden. „Unser Fokus liegt zunächst auf minimalinvasiven Tumoroperationen im Bauchraum, um diese schonenden Operationsverfahren für Patienten noch sicherer zu machen. Eine unserer größten Herausforderungen ist es, ausreichend viele geeignete Patientendaten zu erhalten, mit denen wir unsere Modelle trainieren können. Deshalb sind wir sehr froh, das Projekt standortübergreifend in Dresden und Heidelberg vorantreiben zu können“, sagt Prof. Stefanie Speidel, Projektkoordinatorin und Leiterin der Abteilung „Translationale Chirurgische Onkologie“ am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC).
 
Alarm in Echtzeit

Zu den Informationen, mit denen die mathematischen Modelle zu Trainingszwecken „gefüttert“ werden, zählen präoperative Computertomographie-Bilder, Informationen zu Vorerkrankungen des Patienten, während der Operation aufgenommene Videobilder aus dem Bauchraum oder Angaben zu aufgetretenen Komplikationen. Aus diesen und weiteren Daten sollen Computer beispielsweise berechnen, wie hoch das Komplikations-Risiko während einer Operation ist. „Ein großes Problem sind aber gerade auch Komplikationen, die in den Tagen nach einer Operation auftreten können. Wenn etwa nach einem Eingriff am Darm Nähte undicht werden und Darminhalt in die Bauchhöhle austritt, kann dies schnell lebensbedrohlich werden“, erklärt Prof. Marius Distler, Geschäftsführender Oberarzt der Klinik für Viszeral-, Thorax- und Gefäßchirurgie des Universitätsklinikums Dresden. Die angestrebte KI-Methode soll Ärzte und Pflegekräfte daher künftig über die entsprechende App in allen Phasen der Behandlung in Echtzeit alarmieren, wenn Komplikationen zu befürchten sind.

Datenschutz bleibt gewährleistet
 

Ihre KI-Methode entwickeln die Wissenschaftler bewusst so, dass die für das Training notwendigen Informationen datenschutzkonform in den jeweiligen Kliniken verbleiben. „Das Thema Datenschutz spielt eine wichtige Rolle. Die Mitarbeiter in den teilnehmenden Kliniken können Patientendaten direkt vor Ort in das System einspeisen“, erklärt Prof. Beat Müller-Stich von der Klinik für Allgemein-, Viszeral- und Transplantationschirurgie (AVTC) des Universitätsklinikums Heidelberg. Nur die trainierten mathematischen Modelle, die gelernt haben, vielfältige Informationen aus Diagnose und Behandlung mit dem Auftreten bestimmter Komplikationen zu verknüpfen, gehen anschließend wieder an die Wissenschaftler zurück.
 
Das Projekt „SurgOmics“ wird vom NCT/UCC Dresden koordiniert. Projektpartner sind die Klinik für Viszeral-, Thorax- und Gefäßchirurgie des Universitätsklinikums Dresden, das Zentrum für Medizinische Informatik der TU Dresden, die Klinik für Allgemein-, Viszeral- und Transplantationschirurgie (AVTC) sowie die Abteilung für Medizinische Informationssysteme (MIS) des Universitätsklinikums Heidelberg und die KARL STORZ SE & Co. KG.

Quelle: NCT / UCC Dresden


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