Training an künstlichen Organen Simulator für angehende Mediziner

Die medizinische Ausbildung enthält einen großen praktischen Anteil. Die reale Übung an menschlichem Gewebe ist allerdings extrem selten. Cyber-Valley-Forschende an der Universität Stuttgart haben nun eine Reihe künstlicher Organe entwickelt, die Chirurgen als Trainingsplattform dienen sollen.

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Universität Stuttgart

Stuttgart – Bei der Ausbildung angehender Chirurg werden immer die Anweisungen und Geschicklichkeit einer erfahrenen Person nötig sein. Eines Tages jedoch könnten von künstlicher Intelligenz (KI) gestützte Trainingsmethoden wertvolle Assistenz leisten. Durch den Einsatz von Daten könnten cyber-physische Systeme die Ausbildung verbessern, indem sie den chirurgischen Probelauf z. B. mit Informationen darüber ergänzen, wie ein Tumor am besten von gesundem Gewebe entfernt wird.

Bisher war die chirurgische Ausbildung auf mehreren Ebenen eine Herausforderung: Angehende Mediziner haben nur wenig Zeit zum Üben, sie müssen zudem von erfahrenen Chirurg betreut werden, deren Zeitplan oft eng getaktet ist.

Nur selten kann man an menschlichem Gewebe üben. Tiergewebe einzusetzen ist oftmals anatomisch nicht korrekt und wirft ethische Fragen auf. Das Üben an lebenden Patienten kommt ebenfalls nicht in Frage, da das Risiko zu hoch ist, dass etwas schief geht oder nicht den medizinischen Anforderungen entspricht.

Mediziner-Training durch künstliche Organe

Als Antwort auf diese Herausforderungen haben Forschende der Universität Stuttgart am Institut für Physikalische Chemie Lehrmittel der besonderen Art entwickelt: eine Simulationsplattform, die für Chirurg das ist, was ein Flugsimulator für Pilot.

Das Team bestehend aus Ingenieur und Mediziner hat eine Reihe künstlicher Organe entwickelt – darunter eine Leber, eine Niere und eine Harnblase. Mit diesen künstlichen Organen schaffen die Forschenden eine Trainingsplattform, die einen chirurgischen Eingriff realitätsnah simuliert und während des Vorgangs eine quantitative und objektive Bewertung der Fähigkeiten der Auszubildenden ermöglicht. Die Forschenden haben die künstlichen Organe so entwickelt, dass man sie leicht nachbauen kann. So könnten sie auf der ganzen Welt bei der Ausbildung von Chirurg zum Einsatz kommen.

Cyber-physische Organnachbildung

Bei den künstlichen Organen handelt es sich um so genannte cyber-physische Nachbildungen von Organen: ein physisches System wird mit virtuellen Eigenschaften kombiniert. Die Beschaffenheit des Gewebes, die Anatomie, die haptische Wahrnehmung, sogar das Aussehen der winzigen Blutgefäße sind natürlichen Organen sehr ähnlich. Zusätzlich messen Sensoren eine Reihe von Parametern, etwa die Feinmotorik der Chirurg wie sie ein Endoskop durch ein Organ navigieren, ob sie eine Nadel an der vorgesehenen Stelle richtig eingestochen haben oder die Zeit, die benötigt wurde, um alle Tumore zu lokalisieren. Ein Open-Source-Algorithmus, der auch in selbstfahrenden Autos zur Unterscheidung von Objekten eingesetzt wird, trainierten die Forschenden neu darauf, Karzinome oder Nierensteine zu erkennen. Sobald das Endoskop das Ziel erreicht hat, können die Trainierenden eine Biopsie simulieren und versuchen, die Genauigkeit und Schnelligkeit mit jeder Trainingseinheit zu verbessern. Während des ganzen Vorgangs werden Daten gesammelt, die selbst bei einem echten chirurgischen Eingriff an Patient:innen nicht zur Verfügung stünden.

Trainingsumgebung macht Bewertung von Operationen möglich

„Wenn wir uns das Forschungsgebiet des maschinellen Sehens oder der Spracherkennung ansehen, sind dort die Daten sehr reichhaltig und strukturiert. Im Bereich der Biomedizin, insbesondere bei Operationen, ist jedoch die Datenerfassung sehr schwierig. Wie kann die Qualität eines chirurgischen Eingriffs quantifiziert werden? Eine echte Operation findet in einer Umgebung statt, in der die Erfassung von Daten in Echtzeit fast unmöglich ist“, sagt Dr. Tian Qiu, Leiter der Cyber Valley Forschungsgruppe Biomedizinische Mikrosysteme an der Universität Stuttgart. Die Gruppe, die sich auf die Entwicklung KI-basierter Medizin-Hardware spezialisiert, entwickelt Werkzeuge, die große Datenmengen in der Biomedizin sammeln, um daraus zu lernen und minimal-invasive chirurgische Werkzeuge und Verfahren zu verbessern. Das Team arbeitet eng mit Medizinern der Universitätskliniken in Freiburg und Tübingen zusammen.

„Da wir den Bereich der Biomedizin mit künstlicher Intelligenz verbessern wollen, kombinieren wir physische Systeme mit virtuellen Eigenschaften. So können wir Daten über chirurgische Fähigkeiten sammeln. Erfahrene Chirurginnen und Chirurgen legen den Grundstein und dann vergleichen wir ihre Fähigkeiten mit denen zukünftiger Chirurginnen und Chirurgen. In jeder Trainingseinheit visualisieren wir die Daten der Auszubildenden, beurteilen, wie die Operation durchgeführt wurde, und bewerten, welche Fähigkeiten verbessert werden müssen“, sagt Tian Qiu.

Das Team hat seine Ergebnisse kürzlich in drei Fachzeitschriften und einem Konferenzbeitrag veröffentlicht. In einer dieser Veröffentlichungen stellen sie eine künstliche weiche Leber vor, mit der sich beurteilen lässt, wie gut eine endoskopische Inspektion und Tumorbiopsie in den hohlen Gallengängen, die sich durch die Leber ziehen, durchgeführt wird. Eine realistische Nachbildung einer weichen Leber herzustellen ist anspruchsvoll aber lohnenswert. „Unsere Organ-Phantome bieten viel objektivere Auswertungen und Rückmeldungen, viel besser als es z.B. Virtual-Reality-Simulatoren,“ sagt Xiangzhou Tan, der als Arzt des Universitätsklinikums Tübingen medizinische Expertise in die Forschungsgruppe einbringt.

Originalpublikationen:

[1] Tan, X., Li, D., Jeong, M., Yu, T., Ma, Z., Afat, S., Grund, K.-E. & Qiu, T., Soft Liver Phantom with a Hollow Biliary System, Ann. Biomed. Eng. 2021. https://doi.org/10.1007/s10439-021-02726-x

[2] Choi, E., Waldbillig, F., Jeong, M., Li, D., Goyal, R., Weber, P., Miernik, A., Grüne, B., Hein, S., Suarez-Ibarrola, R., Kriegmair, M. C. & Qiu, T., Soft Urinary Bladder Phantom for Endoscopic Training. Ann. Biomed. Eng. 2021. https://doi.org/10.1007/s10439-021-02793-0

[3] Tan, X., Kim, D. Y., Jeong, M., Li, D., Miernik, A. & Qiu, T., Computer-Assisted Quantitative Assessment of Endoscopic Skills based on a High-fidelity Endourological Phantom. Under revision.

[4] Kim, D. Y., Tan, X., Jeong, M., Li, D. & Qiu, T., Computer-Assisted Quantitative Assessment of Endoscopic Skills based on a Urological Phantom. 55th DGBMT Ann. Conf. on Biomed. Eng. Accepted.

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