EUREKA-Verbundprojekt: Objektive Messung chirurgischer Qualität durch den Aufbau eines datenbasierten Wertschöpfungsnetzwerks (SurgicalAIHubGermany); Teilprojekt: Neue Methoden für die intraoperative Onlineannotation chirurgischer Daten und die Validierung maschineller Lernverfahren im chirurgischen Alltag

Ziel des Forschungsprojekts SurgicalAIHubGermany ist es, digitale datenbasierte Dienstleistungen zu nutzen, um chirurgische Qualität mittels künstlicher Intelligenz (KI) messbar zu machen und zu verbessern. Mithilfe von KI soll so der sichere Zugang zu chirurgischen Fähigkeiten, also der Erfahrung von chirurgischen Expertinnen und Experten mittels objektiver Qualitätsanalyse, skalierbar möglich gemacht werden. Ziel des DKFZ ist die Entwicklung, Verallgemeinerung und Evaluation von Machine-Learning-Modellen in der Chirurgie. Genauer zählen dazu die Entwicklung einer standardisierten Validierungspipeline für die chirurgische Videoanalyse, die Entwicklung eines neuartigen chirurgischen Foundation-Modells zur Erkennung und Verfolgung von chirurgischen Instrumenten, das von den beteiligten Unternehmen mit wenig Aufwand in mehreren klinisch relevanten Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet werden kann, sowie die Entwicklung von Methoden für die räumliche und zeitliche Live-Annotation von chirurgischen Videodaten durch ML-Methoden für interaktives Rückfragen.