Der intelligente Operationssaal Anforderungen und Möglichkeiten Armin Schneider Forschungsgruppe MITI, Technische Universität München
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
Translationsforschung
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
MITI-Office Werkstatt Forschungs OP Seminarraum Labor präklinische Forschung
Experimental OP
Forschungs-OP Steuerungssystem TruConnect Videomanagement und -streaming Ausgerüstet für kombinierte Eingriffe HD / 3D Video Intuitives User Interface (Handheld) Sensorik für Workflowmonitoring
Der intelligente Operationssaal Anforderungen und Möglichkeiten kooperative Interventionsumgebung
wenn es dunkel wird
Lichtassistent Regenassistent Einparkhilfe Anti-Blockier System (ABS) Anti-Schlupf Regelung (ASR) Spurhalte Assistent Kooperation im PKW
im OP?
Hauptaufgaben aktueller Interventionsumgebungen Bediensysteme (zentraler Touchscreen) OP- Planung (Checklisten,..) Datenschnittstellen (KIS, PACS, etc.) Gerätesteuerung Dokumentation und Medienrouting Foto: Inselspital Bern
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
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
Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets
Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets Kooperation mit dem Benutzer
Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets Kooperation mit dem Benutzer Vorschläge und Warnungen
Wie sieht eine mögliche intelligente Interventionsumgebung aus? Presets Kooperation mit dem Benutzer Vorschläge und Warnungen Unterstützung des Personals
Wo müssen wir hinkommen? Avionik Durchschnittliche Flugzeit zwischen fatalen Unfällen Erste Versuche (Otto Lilienthal) 0,5 h 1900 50 h 1940 500 h 1970 50.000 h 2001 Passenger Jet Transport 1.800.000 h Z. Allg. Med. 2003; 79: 339 344 Checklisten Geräteerkennung und Status Zustandserkennung zur Zeitplanung Datenaufbereitung Ablaufdokumentation Teilautonomität
Übertragung auf die Interventionsumgebung Technische Universität München Datenerfassung Prozessmodell Datenaufbereitung nächster operativer Schritt Alarme Planung
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)
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
Wie sehen die Prozesse aus? Functional View Funktionen die das System ausführen soll Contextual View Prozesskennzeichnung durch gemessene Kontextinformationen Workflow View Prozess-Übersicht
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
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
Vielen Dank