KI analysiert OP-Videos: Neue Ansätze für die Ausbildung und Forschung

Katarakt – auch als Grauer Star bekannt – ist weltweit die häufigste Ursache für vermeidbare Erblindung. In Ländern mit mittlerem und niedrigem Einkommen, etwa Indien, wird die kostengünstige SICS-Methode häufig angewendet. Diese bringt jedoch aufgrund von begrenzten Ressourcen und Ausbildungsmöglichkeiten oft schlechteren Ergebnisse hervor. 

Mit dem neu entwickelten „SICS-105“-Datensatz liegt nun erstmals eine öffentlich zugängliche Sammlung von manuellen Kleinschnitt-Kataraktoperationen vor. Grundlage sind Aufnahmen von 105 Eingriffen an der Sankara Eye Foundation India. 

Das in der Studie eingesetzte Deep-Learning-Modell MS-TCN++, entwickelt an der Universität Bonn, erkennt chirurgische Phasen mit über 85 Prozent Genauigkeit. Dazu zählen Schritte wie die Präparation der Zugänge oder die Behandlung der Linse. 

„Die Analyse chirurgischer Phasen ist wichtig, weil sie einen quantitativen Vergleich zwischen verschiedenen Operateuren, Feedback zu identifizierten kritischen Schritten und die Erkennung von Abweichungen von chirurgischen Protokollen ermöglicht. Sie ist somit der erste Schritt zur automatischen Bewertung der chirurgischen Qualität“, erklärt Dr. Kaushik Murali, President der medizinischen Verwaltung an der Sankara Eye Foundation India. 

Das Forschungsteam arbeitet an der Entwicklung von KI-Systemen zur automatischen Erkennung von OP-Instrumenten und möglicher Komplikationen. Dies soll die Qualitätssicherung und die operative Ausbildung weiter verbessern. 

MEDICA.de; Quelle: Universitätsklinikum Bonn