MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein umfassender Überblick über den aktuellen Stand der Deep-Learning-Methoden für die chirurgische Workflow-Analyse zeigt, wie Algorithmen zur Erkennung von chirurgischen Phasen, Schritten und Aktivitäten entwickelt wurden. Trotz bemerkenswerter Fortschritte bleiben Herausforderungen bestehen, insbesondere bei der Integration in klinische Systeme und der Verbesserung der Generalisierung.
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Die Analyse chirurgischer Arbeitsabläufe mit Hilfe von KI und Deep Learning zielt darauf ab, die laufenden chirurgischen Ereignisse in Echtzeit zu erkennen. Diese Technologie bildet die Grundlage für kontextbezogene, computerunterstützte Systeme und hat das Potenzial, chirurgische Eingriffe sicherer und effizienter zu machen. Ein aktueller Überblick über Algorithmen zur Erkennung von chirurgischen Workflows auf Basis von tiefen neuronalen Netzen zeigt sowohl Fortschritte als auch Einschränkungen und skizziert zukünftige Forschungsrichtungen.
Die meisten der analysierten Studien basieren auf Videoaufnahmen aus dem Operationssaal, die eine Kombination aus räumlichen und zeitlichen Merkmalen verwenden, um chirurgische Phasen, Schritte und Aktivitäten zu erkennen. Diese Studien decken eine Vielzahl von Aspekten ab, darunter:
- Räumliche und spatio-temporale Merkmalsmodellierung
- Vorverarbeitung von Eingabedaten und Regularisierungsmechanismen
- Gemeinsame öffentliche Datensätze und Evaluationsmetriken
- Lernstrategien und Nachverarbeitungsansätze
Eine der größten Herausforderungen in der chirurgischen Workflow-Erkennung besteht in der begrenzten Menge an annotierten Datensätzen. Dies erschwert das Training von Modellen, die in der Lage sind, über verschiedene chirurgische Verfahren hinweg verallgemeinerbare Ergebnisse zu liefern. Zudem ist der Einsatz von KI-Systemen in realen klinischen Szenarien oft durch mangelnde Interoperabilität mit bestehenden Systemen sowie durch unzureichende Regulierungsstandards eingeschränkt.
Forscher heben hervor, dass zukünftig multimodale Datenquellen, wie Bild- und Bewegungsdaten, sowie neue Ansätze wie selbstüberwachtes Lernen eine Schlüsselrolle spielen könnten, um die bestehenden Probleme zu lösen. Darüber hinaus wird das Thema der Vorhersage zukünftiger chirurgischer Aktivitäten immer bedeutender, um intraoperative Risiken frühzeitig zu erkennen.
Zusammenfassend bleibt die chirurgische Workflow-Analyse eine vielversprechende, aber herausfordernde Anwendung von Deep Learning. Der Bedarf an größeren, vielfältigeren Datensätzen sowie klaren regulatorischen Standards wird entscheidend sein, um KI-Modelle erfolgreich in den Operationssaal zu bringen. Zukünftige Forschungen könnten sich auf die Vorhersage von chirurgischen Aktivitäten und die Nutzung großer Sprachmodelle zur Unterstützung des Trainings konzentrieren.
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