Der intelligente Operationssaal Anforderungen und Möglichkeiten

Transkript

1 Der intelligente Operationssaal Anforderungen und Möglichkeiten Armin Schneider Forschungsgruppe MITI, Technische Universität München

2 Agenda 1. Forschungsgruppe MITI 2. Kooperation 3. Warum benötigen wir eine kooperative Interventionsumgebung? 4. Wo stehen wir heute? 5. Datenerfassung 6. Datenanalyse 7. Zusammenfassung 8. Ausblick

3 Translationsforschung

4 MITI Surgeons Gastroenterologists Engineers Assistance Students Prof. Dr. med. Hubertus Feußner Prof. Dr. med. Alexander Meining Dr.-Ing. Armin Schneider Sabrina Stoeppke Simon Spiegel PD Dr. med. Dirk Wilhelm PD Dr. med. Stefan von Delius Dipl.-Ing. Sebastian Koller Helga Wirnhier Yannik Haffner Dr. med. Michael Kranzfelder PD Dr. med. Monther Bajbouj Dipl.-Ing. (FH) Mathias Magg MSc Ursula Chemnitz Eva Maria Losher Dr. med. Margit Bauer Dr. med. Valentin Becker Dipl.-Ing. Nils Kohn Tereza Baude Rebekka Wrobel Dr. med. Rebekka Schirren Ahmed Elsherbiny Hasan MSc Alissa Jell Juliane Weinzierl PD Dr. med. Silvano Reiser Sebastian Brunnhuber Thomas Vogel Prof. Dr. Christoph Thuemmler Elisabeth Lechner Ass. Prof. Dr. med. DongHee Ryu Daniel Ostler Timotheus Bachinger

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6 MITI-Office Werkstatt Forschungs OP Seminarraum Labor präklinische Forschung

7 Experimental OP

8 Forschungs-OP Steuerungssystem TruConnect Videomanagement und -streaming Ausgerüstet für kombinierte Eingriffe HD / 3D Video Intuitives User Interface (Handheld) Sensorik für Workflowmonitoring

9 Der intelligente Operationssaal Anforderungen und Möglichkeiten kooperative Interventionsumgebung

10 wenn es dunkel wird

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12 Lichtassistent Regenassistent Einparkhilfe Anti-Blockier System (ABS) Anti-Schlupf Regelung (ASR) Spurhalte Assistent Kooperation im PKW

13 im OP?

14 Hauptaufgaben aktueller Interventionsumgebungen Bediensysteme (zentraler Touchscreen) OP- Planung (Checklisten,..) Datenschnittstellen (KIS, PACS, etc.) Gerätesteuerung Dokumentation und Medienrouting Foto: Inselspital Bern

15 Motivation Erhöhte Patientensicherheit durch automatische Alarme Entlastung des Teams durch Mensch-Maschine Kooperation Vereinfachung der Dokumentation Verbesserung der OP Auslastung (Wechselzeiten, Planung) zu früh zu spät

16 Motivation Erhöhte Patientensicherheit durch automatische Alarme Entlastung des Teams durch Mensch-Maschine Kooperation Vereinfachung der Dokumentation Verbesserung der OP Auslastung (Wechselzeiten, Planung) Vision integrierte mitdenkende OP Systeme Situation Awareness

17 Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets

18 Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets Kooperation mit dem Benutzer

19 Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets Kooperation mit dem Benutzer Vorschläge und Warnungen

20 Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets Kooperation mit dem Benutzer Vorschläge und Warnungen Unterstützung des Personals

21 Wo müssen wir hinkommen? Avionik Durchschnittliche Flugzeit zwischen fatalen Unfällen Erste Versuche (Otto Lilienthal) 0,5 h h h h 2001 Passenger Jet Transport h Z. Allg. Med. 2003; 79: Checklisten Geräteerkennung und Status Zustandserkennung zur Zeitplanung Datenaufbereitung Ablaufdokumentation Teilautonomität

22 Übertragung auf die Interventionsumgebung Technische Universität München Datenerfassung Prozessmodell Datenaufbereitung nächster operativer Schritt Alarme Planung

23 Welche Daten haben Aussagekraft? Patienten-/ Erkrankungsspezifische Parameter Insufflationsdruck Status des Raumlichtes Status der OP-Leuchten Spüllösung Sauglösung Neigung des Operationstisches Einsatz von Koagulationsstrom Einsatz von Schneidstrom Vollständigkeit/Position des OP-Teams eingesetzte Instrumente Vitaldaten (Anästhesie)

24 Prozessmodelle Phasendefinition des Eingriffes Beispiel: Laparoskopische Cholezystektomie Phase 1: Insufflation Phase 2: Trokarplatzierung Phase 3: Präparation Phase 4: Clippen Phase 5: Dissektion der Gallenblase Phase 6: Entfernung der Gallenblase Phase 7: Prüfung auf Bluttrockenheit Phase 8: Verschluß der Inzisionsstellen

25 Wie sehen die Prozesse aus? Functional View Funktionen die das System ausführen soll Contextual View Prozesskennzeichnung durch gemessene Kontextinformationen Workflow View Prozess-Übersicht

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27 Abbildung der Operationsphasen Technische Universität München Phase 1: Insufflation Phase 2: Trokarplatzierung Phase 3: Präparation Phase 4: Clippen Phase 5: Dissektion der Gallenblase Phase 6: Entfernung der Gallenblase Phase 7: Prüfung auf Bluttrockenheit Phase 8: Verschluß der Inzisionsstellen Spül- /Saugvolumen Insufflationsdruck Koag-/Schneidstrom Tisch & Beleuchtung

28 Zusammenfassung Aktuelle Interventionsumgebungen kooperieren unzureichend Zustände der Peripheriegeräte müssen verfügbar gemacht werden Chirurgische Prozesse müssen in Prozessmodellen abgebildet werden Echtzeitauswertung und Aufbereitung der Zustandsdaten Intuitive Bedienerschnittstellen sind nötig

29 Vielen Dank