Sterilgut: KI-basierte Erkennung von OP-Instrumenten mit Cir.Log

Das Projekt Cir.Log zwischen der Charité Facility Management GmbH (CFM) und dem Fraunhofer IPK zielt darauf ab, die Effizienz in der Sterilgutaufbereitung von Krankenhäusern zu steigern und die Patientensicherheit zu erhöhen. Im Kern geht es darum, einen reibungslosen Übergang von altbekannten Methoden zu einem effizienteren, technologiegestützten System zu schaffen.

Damit sollen sowohl die Arbeitsabläufe in der Aufbereitungseinheit für Medizinprodukte (AEMP) optimiert als auch die Sicherheit für Patienten signifikant erhöht werden.

Wie lassen sich Abläufe optimieren und menschliche Fehlerquellen minimieren? Zwei Fragen, die nicht nur im medizinischen Kontext allgegenwärtig scheinen. Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz in allen Bereichen ergeben sich neue Möglichkeiten, diese Fragen zu beantworten. Die Idee: Eine Technologie integrieren, die es ermöglicht, Instrumente anhand von Bildverarbeitung zu erkennen und zu verfolgen.

"Die CFM wurde über die TU Berlin auf das Fraunhofer IPK aufmerksam", erklärt Ümit Ejder von der Charité Facility Management GmbH. "Zu Beginn war es wichtig, sich kennenzulernen und über alle Möglichkeiten auszutauschen. Einerseits, was die Technologie leisten kann, und andererseits, wie die Entwickler die Technologie optimal in den Prozess einbinden können."

"Dies war zweifellos eine der größten Herausforderungen", erklärt Jan Lehr vom Fraunhofer IPK. "Unser Institut, das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK, hatte seine Erfahrungen bis dahin hauptsächlich im industriellen Kontext gesammelt. Der Hauptanwendungsfall ist die Ersatzteillogistik. Geht eine Maschine kaputt, kann das defekte Teil abfotografiert werden. Mit KI kann dann in Sekundenschnelle der genaue Artikel bestimmt werden, um den es sich handelt und ein Bestellprozess angestoßen werden. Die Frage, ob diese Verfahren des maschinellen Lernens auch für OP-Instrumente funktionieren könnte, führte zu dem Entschluss, es einfach auszuprobieren, beginnend mit einer Machbarkeitsstudie."

Im Vergleich zur herkömmlichen Methode der Instrumentenverfolgung soll die neue Technologie mehrere Vorteile mit sich bringen. "Sie müssen sich das so vorstellen," erklärt Ümit Ejder, "die Instrumente, die in einer Operation verwendet werden, müssen gereinigt, desinfiziert, sterilisiert und dann den Anwendenden wieder zur Verfügung gestellt werden. Das beschreibt im Groben unsere Aufgabe. Nach der Reinigung und Desinfektion gelangen die Medizinprodukte wieder in den reinen Bereich, getrennt vom unreinen Bereich. Im reinen Bereich werden die Medizinprodukte nach spezifischen Anforderungen und Packlisten in sogenannte Siebkörbe einsortiert und so für eine neue OP bereitgestellt. Unsere Mitarbeitenden nutzen am Arbeitsplatz einen PC-Monitor, um die Packlisten der jeweiligen Sets abzurufen und prüfen dann jedes Instrument einzeln. Obwohl dieser Prozess EDV-gestützt ist, wird er von Menschen ausgeführt. Reklamationen sind in diesem Bereich nicht auszuschließen, auch wenn wir den Prozess bereits optimiert haben."

An diesem Punkt kommt Cir.Log, das System des Fraunhofer-Instituts, ins Spiel. Es agiert wie ein zusätzliches Paar Augen, das überprüft, ob etwas vergessen wurde oder ob ein Gegenstand vorhanden ist, der dort nicht hingehört. "Anfangs war der Prozess, bei dem man das Instrument unter die Kamera hielt und die Erkennung auslöste, mit etwa fünf Sekunden pro Instrument äußerst zeitaufwendig und alles andere als praktikabel", erklärt Jan Lehr. "Um diesen Prozess zu beschleunigen, haben wir unsere KI so weiterentwickelt, dass sie nicht nur ein einzelnes Instrument pro Bild erkennen, sondern mehrere gleichzeitig verarbeiten kann. Dies erhöht die Geschwindigkeit um ein Vielfaches, da nun mehr als ein Dutzend Instrumente auf einmal erfasst werden können. Das Feedback der Anwendenden vor Ort zeigte uns, dass der Wunsch besteht, Instrumente direkt, ohne zusätzliches Auslegen, erfassen zu können. Unser Ziel ist es nun, dass die KI die Instrumente nahtlos bis ins Sieb verfolgen kann."

Ümit Ejder fügt hinzu: "Aktuell ist es noch nicht möglich, das bereits gepackte Sieb unter die Kamera zu halten und eine Wiedererkennung aller Instrumente anhand eines Fotos umzusetzen. Die Herausforderung liegt vor allem bei den Grundsieben, da die Instrumente dicht an dicht gepackt sind und sich teilweise überlagern. Dementsprechend würde die Kamera nur einen kleinen Ausschnitt der Instrumente erhalten – derzeit zu wenig für eine Wiederkennung."

Die Entwicklung und Zuverlässigkeitsprüfung des Systems sind entscheidende Schritte im Prozess. "Man setzt Schwellenwerte fest und nutzt Erfahrungswerte, um die Sicherheit des Systems zu gewährleisten", erklärt Jan Lehr. "Ab einem gewissen Sicherheitsniveau erscheint das System für Anwendende als sehr zuverlässig." Dazu wurde ein Feldversuch mit einem Prototypen in der Aufbereitungseinheit des Campus Benjamin Franklin der Charité gestartet. Die Mitarbeitenden nutzen ihn für ihre tägliche Arbeit und geben Feedback zur Zuverlässigkeit.

Zudem lernt das System kontinuierlich dazu. Jedes Foto und jede Instrumentenerkennung tragen zur Verbesserung bei. Alle Daten werden gespeichert und das System wird regelmäßig mit Bildern aus dem Packprozess trainiert. Dies ist ein wesentlicher Schritt, um die Präzision des Systems weiter zu steigern.

Durch die kontinuierliche Datenerfassung und -analyse konnte die KI ständig dazulernen und ihre Fähigkeiten verbessern. Zudem wurde besonderes Augenmerk auf die Benutzerfreundlichkeit gelegt, um sicherzustellen, dass die Anwendenden vor Ort das System reibungslos und effektiv nutzen konnten.

"Es ist wichtig, zu verstehen, dass es sich hierbei um ein Assistenzsystem handelt, das nicht darauf abzielt, Mitarbeitende zu ersetzen oder deren Arbeit überflüssig zu machen", betont Ümit Ejder. "Letztendlich behalten unsere Mitarbeitenden immer den letzten Blick und die Entscheidungsgewalt. Wir überlassen die Entscheidung nicht einfach einer KI."

Die zukünftige Entwicklung des Systems zielt darauf ab, die Technologie weiter zu verfeinern und zu kompaktieren, um eine breitere Markteinführung zu ermöglichen. Geplant ist eine Beta-Version, die in naher Zukunft in Pilotphasen getestet werden soll, um Feedback von Anwendenden zu sammeln und das System entsprechend zu optimieren.

Im Frühjahr 2025 wird Cir.Log dann von einer Ausgründung des Fraunhofer IPK auf dem Markt angeboten werden. Langfristig könnten weitere Anwendungsbereiche wie Qualitätskontrolle und Automatisierung am Wareneingang der Aufbereitungseinheit in Betracht gezogen werden, um die Effizienz und Sicherheit des Aufbereitungsprozesses weiter zu verbessern.