Intelligente Anwendungen und Prozesse im Krankenhaus der Zukunft

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1 Intelligente Anwendungen und Prozesse im Krankenhaus der Zukunft Bericht aus der Fraunhofer Charité Kooperation Berlin das F&E Zentrum für neue Interventionstechnologien Direktor: Prof. Dr.-Ing. Erwin Keeve Dipl.-Inf. Wissenschaftlicher Mitarbeiter Charité Fraunhofer IPK

2 Wer sind wir? 2

3 Fraunhofer Gesellschaft Fraunhofer größte Organisation für angewandte Forschung in Europa Die führende Einrichtung für angewandte Forschung in Europa Mitarbeiter Euro Jahresumsatz, davon 1,4 Mrd im Leistungsbereich Vertragsforschung 80 Institute weltweit (57 in Deutschland) 5 Institute in Nord Amerika, 5 Institute in Asien Fraunhofer Gesellschaft Die Fraunhofer-Charité-Kooperation hat ihren Sitz am Inst. für Produktionssysteme und Konstruktionstechnik das gemeinsam mit dem IWF der TU Berlin das Produktionstechnische Zentrum Berlin bildet 3

4 Unser Auftrag und unsere Verantwortung Fraunhofer Auftragsforschung ist unser Auftrag Die Fraunhofer-Gesellschaft fördert und betreibt international vernetzt anwendungsorientierte Forschung zum unmittelbaren Nutzen für die Wirtschaft und zum Vorteil für die Gesellschaft. Über 70 Prozent dieses Leistungsbereichs werden mit Aufträgen aus der Industrie und mit öffentlich finanzierten Forschungsprojekten erwirtschaftet Knapp 30 Prozent wird von Bund und Ländern als Grundfinanzierung beigesteuert Fraunhofer Gesellschaft Industrielle Auftragsforschung Klassische Auftragsforschung Lizensierung von Ergebnissen eigenfinanzierter Vorlaufforschung und Ergebnissen aus öffentlichen Drittmittelprojekten 4

5 Charité Universitätsmedizin Berlin Charité forschen, lehren, heilen, helfen Europas größtes Universitätskrankenhaus M8 Alliance Mitarbeiter Euro Jahresumsatz, davon 155 Mio im eingeworbene Drittmittel und 177 Mio F&E Zuschuss stationäre Patienten pro Jahr ambulante Behandlungen pro Jahr 103 Kliniken organisiert in 17 Centren Charité Die Fraunhofer-Charité-Kooperation hat ihren Sitz am CC 9 Unfall und Wiederherstellungschirurgie 5

6 Das Selbstverständnis der Charité Charité Über die Hälfe der Nobelpreisträger in Medizin und Physiologie Die Ärzte der Charité sind nicht an sich besser als andere, es ist die große Zahl der Fälle, die die Erfahrung macht und der Anspruch die Besten sein zu wollen CHE Ranking 2009 Charité 6

7 Fraunhofer Charité Kooperation Medizintechnik Forschung für hoch innovative Unternehmen Gründung im Jahr 2000 durch Vorstände FhG & Charité Euro Jahresumsatz 10 Mitarbeiter Ingenieure der Elektrotechnik und Informatik Ärzte direkt im Team eingebunden Infrastruktur 400 qm Laborfläche im Krankenhausumfeld Zugang zu Operationsräumen Zugang zu Radilogischen Systemen Charité Tranlationale Forschung mit dem Ziel zur Innovation EU, BMBF, BMWi, Industrie - Forschungstransfer 7

8 Beiträge zur Minimierung der Finanzierungslücke im Technologietransfer Ärzte und Ingenieure gemeinsames Vorgehen von beiden Seiten der Wertschöpfungskette Grundlagenorientierte Vorlaufforschung Frühzeitige Einbindung von Klinikern Angewandte Forschung unter Ausschöpfung öffentlicher Förderprogrammen Industrielle Verbundvorhaben gefördert durch öffentliche Ausschreibungen Klinische Überprüfung der Ergebnisse Industrielle Auftragsforschung Klinische Evaluierung von Prototypen/Vorseriengeräten Charité Begleitende Veröffentlichungen beim Markteintritt 8

9 Schwerpunkte unserer Arbeiten Innovationsbrücke wir für Sie Forschung & Entwicklung Medizintechnik Infrastruktur für High-End Operationssäle Intraoperative 3D Bildgebung Chirurgische Instrumente und Instrumentennavigation Medizinische Software und 3D Visualisierung Qualitätsmanagement Medizinproduktegesetz Heidi Olze, Charité Fachpublikationen zum Markteintritt Netzwerk zu Fördergebern, Verbänden und 9

10 Markt 10

11 Steigende Marktchancen 1 Jährlich kontinuierlich 20% Wachstum im CAS Markt Potentiale: Weltweit(CAS), Europa(PACS), Deutschland(KRP) Anteil der minimalinvasiven und/oder bildgestützen Eingriffe steigt um bis zu 67% Operationssäle sind integraler Bestandteil der klinischen Wertschöpfung Gleichzeitig teuerster Arbeitsplatz im KH (ca /h) => rationalisierte Prozessabläufe essenziel Integration erlaubt neue bisher unmögliche Innovationen 1 Millennium Research Group: Market Reports 2008 on Image Guided Surgery 11

12 Probleme mit der IT 12

13 Komplizierte / technisch orientierte Bedienung ist immer noch weit verbreitet Fehlende Interoperabilität Fehlende Datendurchgängigkeit Patientendaten müssen mehrfach eingegeben werden (manuell) Anna Maria Seyffert Bilddaten müssen oft auf CD in den OP gebracht werden Anna Maria Seyffert 13

14 Steigende Anforderungen Datendurchgängigkeit In heterogenen klinischen Anwendungslandschaften Medizinische Anwendungen benötigen viele Komponenten Nur die wenigsten gehören zur innovativen Kernkompetenz. Aufwendige Standardkomponenten Datenimport und export Anbindung an PACS und KIS Server Visualisierung Intuitives User Interface Test, Dokumentation und Zulassung erhöhen den Entwicklungsaufwand Datendurchgängigkeit trotz Herstellermix Plug-and-Play Integration in Klinik- und OP-Netze Intuitives User Interface 14

15 openor Ein Framework für Medizinische Assistenzsyteme 15

16 openor bündelt Kompetenzen Offenes Framework für Industrie und Forschung Entwicklungserfahrung in erfolgreichen Frameworks Slicer Framework für medizinische Forschungssoftware Boston Womens Hospital Julius Framework für medizinische Assistenzsysteme Forschungszentrum Caesar Erwin Keeve, Stiftung ceasar Interdisziplinäres Entwicklungsteam Informatiker Ingenieure Designer Psychologen Ärzte in verschiedenen chirurgischen Disziplinen Medizinisches Personal Grundlage für Eigenentwicklungen Entwicklung als Framework Open Source forciert strukturelle Interoperabilität Erweiterbar 16

17 openor systematisiert Qualität Modulare Komponenten flexibler Einsatz Modulare Entwicklung Flexibilität Wartbarkeit Integrierbar in bestehende Software Plattformübergreifend Einsatz auf unterschiedlichen Endgeräten Keine Hersteller / Versions-Abhängigkeiten Screenshot Prototyp openor DicomViewer Interoperable Basiskomponenten Zulassungsrelevante Dokumentation und automatisierte Tests Vereinfachtes automatisiertes Deployment Deklarative UI-Engine 17

18 Traditionelle UI Entwicklung Intuitives User Interface Eröffnet breite Anwendungsmöglichkeiten Basierend auf gängigen UI Bibliotheken Microsoft MFC/WTL Apple Cocoa Nokia Qt Basiert auf den Techniken Model View Controller (MVC) Event Observer Konzeptstudie, openor User Interface Entwicklungsprozess UI-Elemente werden auf niedriger Abstraktionsebene erstellt Einzelne UI-Elemente werden manuell verbunden Sicherheits- und Validitätsprüfung werden manuell an den Verbindungsstellen ausgeführt Funktionalität ergibt sich aus dem impliziten Netz Überproportional fehleranfällig Macht etwa ein Drittel üblicher Anwendungen aus Verursacht etwa die Hälfte der Fehler Schwer automatisiert zu testen 18

19 Unser Ansatz: deklarative UI Entwicklung Vereinfachte Entwicklung mehr Zeit für Innovation Deklarative Programmierung ist bewehrt SQL (Datenbanken).html/.css (Webentwicklung) Prolog (Logik/KI) Lex/Yacc (Compiler) Excel UI-Elemente Netzwerk wird explizit dargestellt. Verbindungen und Validierungen werden automatisch erstellt Höheres Abstraktionsniveau möglich Mehr Informationen erlauben adaptive Anpassung der UI Datenfluss und Workflow Engine Algorithmen und Arbeitsabläufe können als Netzwerk dargestellt werden Dynamik der Applikation wird explizit dargestellt Teile der UI können automatisiert erstellt oder Validiert werden Adobe 19

20 Unser Ansatz: deklarative UI Entwicklung II Höhere Abstraktion fokussiert auf das Wesentliche Planung Operation Die deklarative UI Beschreibung ist statisch Analog wird eine Workflow Engine eingeführt eine deklarative Beschreibung der Veränderung der MMS verwendend das Vokabular der abgebildeten Arbeitsabläufe vereinfacht die Validierung der Arbeitsabläufe Modelliert nach dem Vorbild von Finite State Machines bildet das Bindeglied zwischen MMS und Backend Zusätzlich wird eine Dataflow Engine benötigt eine deklarative Beschreibung der Algorithmen Modelliert nach dem Vorbild von Datenfluss Netzwerken und Scene-Graph beschreibungen vereinfacht die Anbindung an UI und Workflow Engine Kontrolle 20

21 Medical Software Application openor UI Engine Workflow Engine Dataflow Engine Input Drivers Nav. Cam. Touch Mouse Cocoa Qt Import/Export Drivers PACS DiCOM STL Algorithms Data Types Operating Room Hardware Algorithm s Data Types Architekturdiagramm openor 21

22 Klinische Navigation 22

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24 Motivation Wozu Navigation? Intraoperative Positionsermittlung auf präoperativen Bilddaten Lage eines Instruments relativ zu Bild- oder Planungsdaten Kontrolle des Arbeitsbereichs Beispiel: Gewebeentfernung in den Nasennebenhöhlen Einsatz von Endoskop und Fräs-/Schälwerkzeug Nähe zu Augen, Sehnerv und Gehirn Bei Revisionsoperationen ist Orientierung an anatomischen Landmarken erschwert Charité 24

25 Bartosz Kosmecki, Charité 25

26 Martin Khan, Charité 26

27 Rapid Splint 27

28 Kiefer Dysgnathie 28

29 Computer gestützte vs. konventionelle: Schneller und Kostengünstiger 29

30 Unsere Lösung: integrierte Prozesskette 30

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32 Orbit Mehr Durchblick im OP 32

33 Vorteile intraoperative 3D-Bildgebung Korrektur des Eingriffs bereits während der Operation möglich à Qualitätssicherung des chirurgischen Eingriffes à Vermeidung von Folgeeingriffen à Keine zusätzlichen Kosten durch Folgeeingriffe à Kein unnötiges zusätzliches Leiden der Patienten Aufgrund der zusätzlich vorhandenen 3D Informationen wurde bei 24 von 126 Patienten (19%) bereits während der Operation eine Revision vorgenommen (Hüfner et al. 2007) 33

34 Syngo dynact, Siemens 34

35 Klinischer Anwendungsworkflow 3D-C-Bogen Vorbereitung Scaneinstellung 3D Scan Auswertung 35

36 Zeitlicher Aufwand in Minuten 3D Scan Geräteaufbau Vorbereitung Scaneinstellung Datenverarbeitung Auswertung Gesamt 3D Vision 1 Ø 3,3 Ø 8,9 Ø 1,0 Ø 4,7 Ø 21,0 3D Vision 2 Ø 7,3 Ø 2,8 Ø 9,4 Ø 1,1 Ø 1,4 Ø 1,8 Ø 23,8 Arcadis ORBIC 3D 3 Ø 3,7 Ø 4,8 Ø 1,0 Ø 3,2 Ø 12,7 Iso-C-3D 4 Ø 7,5 Ø 4,0 Ø 2,0 Ø 0,6 Ø 3,3 Ø 17,4 1 eigene Werte 2 Charité-interne Studie von Butolen (2011) 3 eigene Werte 4 Untersuchung von Stübig (2006) 36

37 Warum eigentlich Rotation um den Patienten? Innovationspreis Medizintechnik Fabian Stopp, Charité Emanuel Jank, Fraunhofer IPK 37

38 Fabian Stopp, Charité Erwin Keeve, Fraunhofer IPK 38

39 Anwendungsfall - Wirbelsäulenversteifung Bewegungsbahn der Röntgenquelle Axiale Schicht des rekonstruierten Volumens Coronale Schicht des rekonstruierten Volumens Konventionelles Bildaufnahmeverfahren (Rotationswinkel: 180 ) Orbitales Bildaufnahmeverfahren (Öffnungswinkel: 120 ) 39

40 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Bericht aus der Fraunhofer Charité Kooperation Berlin das F&E Zentrum für neue Interventionstechnologien Direktor: Prof. Dr.-Ing. Erwin Keeve Dipl.-Inf. Wissenschaftlicher Mitarbeiter Charité Fraunhofer IPK

41 Mark Your Calendar Technologietag Medizintechnik Berlin-Brandenburg Lernen Sie uns und unser Know-how kennen In Laborführungen und Präsentationen Freitag 7. Dezember

42 2012 Vertraulich nur für internen Gebrauch alle Rechte vorbehalten 42