Roboterassistierte Telechirurgie als Sprungbrett zum vollautomatisierten Eingriff.
Der digitale OP in der Klinik der Zukunft
Die Digitalisierung hat die Krankenhäuser erreicht und ermöglicht eine vernetzte Digitalwelt in Weiß. Durch schnelle und sichere Datenkommunikation mit bspw. 5G wird die Grundlage geschaffen, um in der Klinik der Zukunft viele Vorgänge digital zu unterstützen und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu automatisieren, die heute noch erheblichen Personaleinsatz erfordern und einen hohen kognitiven Workload haben. Bei einem von 10 Patienten treten während des Krankenhausaufenthaltes medizinische Fehler und gesundheitsgefährdende Zwischenfälle auf (Slawomirski & Klazinga 2022). Besonders der OP ist als sehr komplexes Umfeld fehleranfällig. Daher bietet die Digitalisierung des OPs als zentraler Teil des Krankenhaus-Ökosystems eine effektive Möglichkeit, medizinische Fehler zu vermeiden und Arbeitsabläufe zu verbessern. Eine digitale OP-Erweiterung mit sicherer und zuverlässiger drahtloser Kommunikation ist von großer Bedeutung. An dieser Stelle bietet die 5G-Technologie großes Potential, um den Gesundheitssektor zu transformieren und die Patientenversorgung erheblich zu verbessern. Sie bildet die digitale Kommunikationsinfrastruktur für die Anwendung von datenbasierten Lösungen und Künstlicher Intelligenz.
Durch die neuen Technologien ist sogar Telechirurgie möglich, bei der der Arzt in einer anderen Stadt oder einem anderen Land sitzt als der Patient. Der Arzt steuert einen Roboter aus der Ferne und erhält in Echtzeit alle erforderlichen Daten. Die geringe Latenzzeit und hohe Ausfallsicherheit von 5G ist für die Telechirurgie essenziell. Operationen können durch die neuen technologischen Möglichkeiten standortunabhängig über das Internet durchgeführt werden. Medizinische Expertise kann zudem flexibel und ortsunabhängig zur Verfügung gestellt werden, was zu einer schnelleren und besseren medizinischen Versorgung von Patient*innen führt. Besonders in der Notfallmedizin, wo es oft auf jede Sekunde ankommt, kann dies zu einem neuen Meilenstein in der medizinischen Versorgung werden.
5G als Kommunikationsgrundlage für digitale Technologien
5G hat das Potential im klinischen Bereich die Basis für die digitale Gesundheitsversorgung der Zukunft zu bilden. Mit großen Bandbreiten, niedrigen Latenzen und hohen Gerätedichten bietet 5G eine zuverlässige und leistungsstarke Kommunikationsinfrastruktur für medizinische Einrichtungen. Zusätzlich ermöglicht die Verwendung einer lizensierten Frequenz eine starke Störsicherheit auf regulatorischer Basis. Mit 5G können medizinische Geräte und Systeme drahtlos miteinander verbunden werden, um eine effizientere und genauere Diagnose, Behandlung und Überwachung von Patienten zu ermöglichen. Dank der hohen Bandbreite von zukünftig bis zu 10 Gbit/s können Daten medizinischer bildgebender Verfahren wie CT- oder MRT-Scans in kürzester Zeit übertragen werden. Darüber hinaus ermöglicht 5G eine latenzarme Kommunikation zwischen Geräten.
Durch Nutzung von lizensierten Frequenzen kann eine medizinische Einrichtung zudem einen störungsfreien Betrieb des drahtlosen Netzwerkes sicherstellen. Mit dem Erlangen der Nutzungsrechte einer 5G Frequenz auf dem eigenen Gelände darf kein Dritter auf dieser senden, wodurch Interferenzen verhindert werden. Des Weiteren zeichnet sich 5G durch eine sichere und zuverlässige Datenübertragung aus. Der Datenverkehr ist verschlüsselt und der URLLC-Dienst von 5G verspricht eine Ausfallzeit von 0,001%. Für die optimale Konfiguration kann durch Netzwerk Slicing, dem virtuellen einteilen des Netzwerkes, verschiedene Modalitäten parallel genutzt werden. Trotz der unterschiedlichen Anforderungen verschiedener medizinischer Anwendungen kann dadurch für jeden Use-Case die optimale Netzwerkanbindung ermöglicht werden. Die dadurch gewonnene Flexibilität ist wegbereitend für eine Patient*innenzentrierte Behandlung.
Abbildung 1: Stärken der 5G Mobilfunktechnologie für die Anwendung im klinischen Bereich.
Für die Einführung telechirurgischer Anwendungen eignen sich roboterassistierte Eingriffe, wie die Nadelpunktion oder die Navigation bei Katheterinterventionen, da hier die technischen Basisplattformen bereits vorhanden sind.
Roboterassistierte Nadelpunktion
Die Punktion mit Biopsienadeln und die Ablation sind zwei wichtige Verfahren zur Diagnose und Behandlung von Karzinomen. Bei Biopsien werden minimalinvasiv Gewebeproben bei Patientient*innen entnommen, um diese im Labor auf krankhafte Gewebeveränderungen zu untersuchen. Dieser Eingriff wird häufig unter bildgebender Kontrolle wie Ultraschall oder CT durchgeführt, um die genaue Position der verdächtigen Gewebestruktur zu bestimmen. Mittels der Punktion mit Biopsienadeln können Ärzt*innen Gewebeproben auf sichere und effektive Weise ohne große Schädigungen entnehmen. Bei der Ablation können Karzinome in z.B. Leber, Lunge oder Niere durch Hitze zerstört werden, indem eine spezielle Nadel in das Tumorgewebe eingeführt wird. Diese wird durch hochfrequenten elektrischen Strom oder hochfrequente Radiowellen erhitzt. Die Ablation ist eine minimalinvasive Behandlungsmethode, die in der Regel unter örtlicher Betäubung oder Vollnarkose durchgeführt werden. Sie bieten den Vorteil einer schnellen Erholung und geringerer Narbenbildung im Vergleich zur traditionellen chirurgischen Resektion, da das um das Karzinom liegende gesunde Gewebe weitgehend nicht geschädigt wird. Die Gewebeentnahme mit einer Biopsienadel sowie das Einbringen einer Ablationsnadel kann nur von geschultem Fachpersonal durchgeführt werden. Dies gewährleistet eine korrekte Platzierung der Nadel und minimiert das Risiko von Komplikationen.
Durch eine roboterassistierte Nadelpunktion kann die Interventionsdauer deutlich verkürzt werden (Kostrzewa et al. 2022). Das automatisierte Systeme positioniert eine Führungshülse für die Nadel exakt in der gewünschten Position, was zu einer höheren Treffsicherheit bei der Gewebeentnahme oder Ablation führt. Zudem ermöglicht die Automatisierung eine schnellere Durchführung des Verfahrens und reduziert das Risiko von Fehlplatzierungen. Bei der telechirurgischen Nadelpunktion können Fähigkeiten von Ärzt*innen an andere Kliniken übertragen werden, indem sie die Prozedur über das Internet steuern. Ärzt*innen können dadurch ihre Expertise flexibler einsetzten und mehr Patienten können von dieser profitieren. Die Telechirurgie ermöglicht eine erweiterte Patientenversorgung und den Zugang zu spezialisierten medizinischen Fähigkeiten, unabhängig vom Standort der Patient*innen oder Chirurg*innen.
Abbildung 2: Das robotische System Guidoo unterstützt bei der Nadelpunktion.
Es ist jedoch zu beachten, dass auch bei der telechirurgischen Nadelpunktion weiterhin geschultes Fachpersonal erforderlich ist, um zu assistieren und in Notfällen einzugreifen. Die Kombination von Fachwissen und technologischer Innovation kann jedoch die medizinische Versorgung verbessern und den Zugang zu hochqualifizierten Fachärzten erleichtern. Gerade ländliche oder abgelegene Regionen können von dieser Entwicklung stark profitieren.
Anwendungsfall autonome Katheternavigation
Der Goldstandard zur Behandlung von Schlaganfällen und Herzinfarkten (den beiden häufigsten Todesursachen weltweit) ist die endovaskuläre Therapie. Bei diesem minimalinvasivem Eingriffsverfahren werden Katheter über das Blutgefäßsystem von der Einstichstelle an der Hüfte oder am Arm zum Punkt des Gefäßverschlusses, dem Grund für den Schlaganfall bzw. Herzinfarkt, z.B. im Gehirn geführt. Die Navigation erfolgt dabei durch Schieben und Drehen des Katheters am Ende außerhalb des Körpers. Die aktuelle Position lässt sich gleichzeitig durch kontinuierliches Röntgen bestimmen (Fluoroskopie). Aufgrund der sehr indirekten Steuerung und des eingeschränkten Feedbacks über die 2D Bildgebung, ist die Navigation zum Zielpunkt sehr anspruchsvoll und nimmt bei Notfalleingriffen viel Zeit in Anspruch. Je länger die Intervention andauert, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit für bleibende Schäden.
Abbildung 3: Bei klassischen endovaskulären Eingriffen kontrollieren die Ärztinnen die Bewegungen der Katheter über das Fluoroskopiebild. Dabei befinden sie sich in unmittelbarerer Nähe der Strahlenquelle.
Durch moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz ist es möglich die Navigation zu automatisieren. Mittels Reinforcement Learning können sogenannte autonome Agenten analog zu jungen Ärzt*innen lernen, die Katheter selbständig zu kontrollieren. Immer basierend auf dem aktuellen Feedback-Signal, z.B. der aus dem Fluoroskopiebild extrahierten Katheterposition, stellt man dem Agenten die Aufgabe, das nächste Steuersignal (schieben/drehen) auszuwählen. Eine Einstufung, wie gut die Entscheidungen waren, erhält der Agent dann durch eine Belohnungsfunktion, die z.B. hohe Belohnungen für ein Erreichen des Ziels oder Strafen für gefährlich hohe Kontaktkräfte zuteilt. Das neuronale Netz im Inneren des Agenten wird stetig so angepasst, dass die gewählten Steuersignale langfristig hohe Belohnungen erzeugen. Dieses Training erfolgt in der Regel in Simulationen und erzielt für einfache Fälle bereits sehr gut Ergebnisse (Karstensen et al 2023). Herausfordernd ist das Übertragen in die reale Anwendung: Da viele Durchläufe benötigt werden, bis der Agent in der Lage ist selbstständig zu navigieren, müssen wichtige Effekte, wie die Elastizität der Gefäßwände in der Simulation vernachlässigt werden. Diese führen dann zu Problemen beim Versuch der Navigation im Patienten. Hier sind telechirurgische Eingriffe bereits eine entscheidende Brückentechnologie und ein wichtiger Schritt Richtung autonomer Navigation.
Trainingsdaten aus Telechirurgie
Telechirurgische Systeme bieten den Vorteil, dass die gesamte Hardware, die für autonome Eingriffe notwendig ist, bereits genutzt wird: Die Fluoroskopiebilder werden digital verarbeitet, die Steuersignale werden durch ein Eingabegerät digital erfasst und durch einen Roboter ausgeführt. Da diese Daten über entsprechende Kanäle zwischen Chirurgen- und Patientenseite übermittelt werden, ist es möglich diese aufzugreifen und abzuspeichern, ohne den Eingriff zu behindern (Eyberg et al. 2022). So erfasste Daten können für das weiterführende Training der Agenten genutzt werden, sodass diese auch lernen in realer Umgebung zu navigieren. Entsprechende Belohnungssignale lassen sich ebenfalls bspw. durch Bewertung des Erfolgs im Arztbericht oder durch Ermittlung der Kontaktkräfte aus der Verformung des Katheters erzeugen.
Digitalisierung, Telemedizin und Roboterassistenz in der Klinik der Zukunft
Die Anwendung von 5G-Technologien und von Methoden der Künstlichen Intelligenz haben das Potential die Gesundheitsversorgung zu transformieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Beide Technologien sind Treiber der Digitalisierung in Kliniken. 5G bietet die Kommunikationsinfrastruktur für ein vernetztes Ökosystem. Künstliche Intelligenz ermöglicht die effiziente Steuerung von Prozessen und Geräten. Sie sind Schlüsselelemente für eine roboterassistierte Telemedizin, die mehr Patient*innen Zugang zu medizinischer Expertise bieten. Zudem lassen sich über dieselbe Robotik-Hardware wichtige Daten sammeln, um KI-gestützte Systeme mit mehr Autonomie zu trainieren. Im Anbetracht des steigenden Fachkräftemangels können diese Systeme das medizinische Fachpersonal zunehmend entlasten, sowie einen wichtigen Beitrag zu einer qualitativ besseren, effizienteren und patient*innenzentrierte Gesundheitsversorgung in der Zukunft zu leisten.
Literaturverzeichnis
Eyberg, Christoph, et al. „A ROS2-based Testbed Environment for Endovascular Robotic Systems.“ Current Directions in Biomedical Engineering 8.1 (2022): 89-92. https://doi.org/10.1515/cdbme-2022-0023
Karstensen, Lennart, et al. „Recurrent neural networks for generalization towards the vessel geometry in autonomous endovascular guidewire navigation in the aortic arch.“ International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2023): 1-10. https://doi.org/10.1007/s11548-023-02938-7
Kostrzewa, Michael, et al. „Robotic assistance system for cone-beam computed tomography-guided percutaneous needle placement.“ Cardiovascular and interventional radiology 45.1 (2022): 62-68. https://doi.org/10.1007/s00270-021-02938-7
Slawomirski, Luke and Klazinga, Niek „The economics of patient safety: From analysis to action“, OECD Health Working Papers, No. 145 (2022), OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/761f2da8-en
Video-Tipp:
Sehen Sie hier den Vortrag von Johannes Horsch auf dem 13. Österreichischen Gesundheitswirtschaftskongress 2023.
Dipl.-Ing. Johannes Horsch
Nach dem Maschinenbau-Studium am KIT begann Johannes Horsch 2014 als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für klinische Gesundheitstechnologien des Fraunhofer IPA in Mannheim. Seit 2017 leitet er die Gruppe medizintechnische Assistenzsysteme mit Fokus KI & Robotik für die Medizin, sowie 5G in der Klinik. Seit 2021 ist er stv. Abteilungsleiter.
Christoph Eyberg, M.Sc.
Christoph Eyberg ist seit seinem Maschinenbaustudium wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPA. Er forscht zu Assistenzsystemen für minimalinvasive Interventionen. Sein Fokus liegt dabei auf der mechanischen Modellierung endovaskulärer Eingriffe während des Eingriffes. Diese dient u.a. als Grundlage für die Bereitstellung weiterführender Handlungsempfehlungen und zur Risikoabschätzung.
Julian Rosenkranz, M.Sc.
Julian Rosenkranz studierte Medizintechnik an der Hochschule Mannheim und der Universität Heidelberg. Daraufhin begann er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für klinische Gesundheitstechnologien des Fraunhofer Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung. In seiner Arbeit konzentriert er sich auf die Erprobung von medizintechnischen Anwendungen in 5G Netzwerken im klinischen Umfeld sowie die Integration von medizinischen Geräten in 5G Netzwerken.
