Die Gefahr chirurgischer Fehler reduzieren
Menschliches Versagen trägt wesentlich zu den Gefahren von chirurgischen Eingriffen bei. Laut einer auf JAMA Network Open veröffentlichten Studie aus dem Jahr 2019 resultierten tatsächlich mehr als die Hälfte der unerwünschten Ereignisse, die während chirurgischer Eingriffe auftraten, aus menschlichem Versagen, wobei über die Hälfte dieser Fehler kognitiver Natur waren. Da das Ausbildungsniveau und Selbstvertrauen in direkter Korrelation mit dem chirurgischen Ergebnis stehen, zielt das EU-finanzierte Projekt BESAFE auf die Erweiterung der chirurgischen Technologien ab. Hierzu wird künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um hochriskante Eingriffe anhand einer Echtzeitanalyse der Verhaltensmuster während der Nutzung zu identifizieren und zu kennzeichnen. Das spezifische Ziel des Projekts war die Senkung des Risikos von Unfällen während chirurgischer Eingriffe unter Verwendung einer Software-Erweiterung, die KI in Systeme für intraoperatives Neuromonitoring einbettet. Systeme für intraoperatives Neuromonitoring sind chirurgische Instrumente, die Chirurginnen und Chirurgen über andauernde Nervenschäden alarmieren, damit diese den Eingriff schnell ändern und unumkehrbare gesundheitliche Beeinträchtigungen verhindern können.
Aus dem individuellen Verhalten lernen
BESAFE baut auf der Arbeit des EU-finanzierten Projekts IBSEN FET auf, über das KI-Tools auf Basis unüberwachter Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt wurden, um Muster der menschlichen Entscheidungsfindung zu entdecken. Durch die Integration der im Zuge des IBSEN FET-Projekts entwickelten KI in die BESAFE-Software hofft das Projekt, chirurgische Unfälle zu vermeiden. „Das Ziel für die Software besteht darin, das Verhalten von einzelnen Personen unter Verwendung der Systeme für intraoperatives Neuromonitoring und die Auswirkungen der chirurgischen Eingriffe zu erlernen“, sagt ein Sprecher des Projekts. „Dieses Wissen wird dann für die automatische Detektion hochriskanter Maßnahmen durch Mitglieder des chirurgischen Teams im Operationssaal genutzt.“ BESAFE ist dahingehend einzigartig, dass die Klicks der Nutzenden auf dem Touchscreen des Systems beobachtet werden, um unter Miteinbeziehung der intraoperativen Neuromonitoring-Technologie die Wahrscheinlichkeit für Unfälle zu messen, die durch den Menschen verursacht werden.
Die Tür zu neuen Möglichkeiten öffnen
Das BESAFE-Konzept wurde unter Einsatz einer Modellanwendung bewertet. Ausgehend von dieser Bewertung bestätigte das Forschungsteam, dass durch die Einbettung der KI in eine Touchscreen-Benutzungsschnittstelle zwischen Nutzenden, die unter einer unangemessenen kognitiven Beanspruchung operieren, und Nutzenden, die überlastet oder unterqualifiziert sind, unterschieden werden könne. „Diejenigen, die den Touchscreen verwenden, folgen bestimmten Mustern, die von dem KI-erweiterten Software-Modul als hochriskant erkannt werden, und es werden korrektive Maßnahmen vorgeschlagen, um Unfälle vorherzusehen und zu vermeiden“, merkt der Sprecher des Projekts an. Auf Grundlage dieser positiven Erkenntnisse hat die Forschungsgruppe einen umfassenden Geschäftsplan entwickelt, um die Lösung zu vermarkten. „Dieses Projekt öffnete die Tür zu neuen Möglichkeiten, nicht nur aufseiten der Industrie, sondern auch als spannende akademische Forschungslinie“, lautet das Fazit des Sprechers. „Der Weg für ein Endprodukt wurde geebnet – ein Weg, der letztlich dem Wohlergehen von Patientinnen und Patienten dienen kann.“
Schlüsselbegriffe
BESAFE, intraoperatives Neuromonitoring, künstliche Intelligenz, KI, chirurgische Eingriffe, Chirurgen, Chirurginnen, maschinelles Lernen
