StartseiteLänderEuropaVereinigtes Königreich (Großbritannien)EUREKA-Verbundprojekt: Objektive Messung chirurgischer Qualität durch den Aufbau eines datenbasierten Wertschöpfungsnetzwerks (SurgicalAIHubGermany); Teilprojekt: Entwicklung datenbasierter Medizinprodukt-Lösungen für die Chirurgie

EUREKA-Verbundprojekt: Objektive Messung chirurgischer Qualität durch den Aufbau eines datenbasierten Wertschöpfungsnetzwerks (SurgicalAIHubGermany); Teilprojekt: Entwicklung datenbasierter Medizinprodukt-Lösungen für die Chirurgie

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2026 Förderkennzeichen: 02K23A116
Koordinator: Karl Storz SE & Co. KG

Chirurgie ist eine lebensrettende öffentliche Dienstleistung. Jährlich werden in Deutschland über 15 Millionen Operationen durchgeführt.Ziel des SurgicalAIHubGermany ist es, digitale datenbasierte Dienstleistungen zu nutzen, um chirurgische Qualität mittels künstlicher Intelligenz (KI) messbar zu machen und zu verbessern. Unser Ansatz zur skalierbaren, objektiven Messung chirurgischer Qualität realisiert erstmals eine datenbasierte Wertschöpfungskette in der Chirurgie. Kliniken werden befähigt, chirurgische Daten, insbesondere Operationsvideos, bereitzustellen. Methoden zur Datenannotation sowie maschinelle Lernverfahren, die innerhalb des Konsortiums genutzt und weiterentwickelt werden, ermöglichen interaktive datenbasierte KI-Applikationen, die Chirurg:innen helfen, die Qualität ihrer Operationen zu messen und zu verbessern. Unser Konsortium versammelt hierfür ein Netzwerk führender deutscher und internationaler Universitätskliniken, die als öffentliche Dienstleister:innen hochqualitative Chirurgie anbieten. Ziel von KARL STORZ ist die Definition der chirurgischen Qualität und Identifizierung von Methoden zur Aufzeichnung und Bewertung sowie der Aufbau eines klinischen Netzwerks/Verständnisses, um möglichst schon während der Projektlaufzeit Zugang zu klinischen Daten für eine spätere kommerzielle Nutzung zu erhalten. Angestrebte Ergebnisse von KARL STORZ: 1. Entwicklung eines datenbasierten Geschäftsmodells in der Chirurgie. 2. Methoden zur Erfassung und Bewertung der Qualität und Konformität 3. Erste Datensätze zur kommerziellen Nutzung 4. Evaluierung funktionaler Prototypen mit klinischen Stakeholdern 5. Bewertung des klinischen Nutzens und der kommerziellen Realisierbarkeit 6. Definition eines Online Annotationsprozesses (während des Eingriffs)

Verbund: EUREKA-SurgicalAIHubeGermany Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Schweiz Vereinigtes Königreich (Großbritannien) Niederlande Themen:

Weitere Informationen

Weitere Teilprojekte des Verbundes

Projektträger