Surgical Tribune Germany

Chirurgische Robotersysteme sollen mehr Autonomie erlangen

By Alpen-Adria-Universität Klagenfurt
September 23, 2020

Klagenfurt – Ein wichtiger Teilbereich der minimalinvasiven Chirurgie ist die interventionelle Radiologie. Aktuell dienen Robotersysteme lediglich dem Halten und Zielen von chirurgischen Instrumenten. Ein Forschungsprojekt, geleitet von der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, soll nun mehr Vorteile chirurgischer Roboter ausloten und ihre Autonomie in der Unterstützung für die Chirurgie erhöhen.

„Aktuell können Roboter in der Chirurgie nur menschliche Handlungen beschränken oder korrigieren“, erklärte Projektleiter Dr. Jan Steinbrener vom Institut für Intelligente Systemtechnologien. Um nun eine Stufe weiter zu kommen, müssten erhebliche, und nicht nur technologische, Herausforderungen überwunden werden.

„Stellen wir uns eine Operation an Weichteilstellen vor, bei der häufig unvorhergesehene Organbewegungen auftreten können. Mit der aktuell verfügbaren Technologie müssten die begleitenden Chirurginnen und Chirurgen ständig wachsam sein, um eingreifen zu können, wenn etwas schief geht. Der Nutzen einer Automatisierung wäre also stark eingeschränkt“, fuhr Steinbrener fort.

Ein sicheres und effektives Robotersystem muss daher nicht nur in der Lage sein, die Aufgabe unter herausfordernden und sich ändernden Bedingungen auszuführen, sondern muss auch erkennen, wann das Einschreiten eines Menschen nötig wird. „Überschreitet die gefühlte Unsicherheit des Roboters einen Schwellenwert, muss der Roboter dies zuverlässig erkennen und die überwachenden Chirurginnen und Chirurgen alarmieren,“ erläuterete Steinebrener. Unabhängig von den technologischen Herausforderungen seien auch rechtliche und ethische Fragestellungen in diesem Kontext zu beachten.

Ziel des Projekts ist es, den Grundstein für die nächste Generation von Roboterchirurgiesystemen mit Autonomie der Stufe 2 oder höher zu legen. Dafür brauche es Forschungs- und Entwicklungsarbeit auf vielen Ebenen, wie beispielsweise künstliche Intelligenz, damit Bilder und potenzielle Bildfehler richtig interpretiert werden.

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