Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWMBei Operationen an der Schilddrüse besteht ein erhebliches Verletzungsrisiko für die nahegelegenen Stimmbandnerven. Werden sie verletzt, kann das gravierende Folgen für die Patient:innen haben. Das intraoperative Neuromonitoring (IONM) überwacht während des Eingriffs die Nervenfunktion und ermöglicht es, auf drohende Schädigungen sofort mit angepassten OP-Strategien zu reagieren. Dafür müssen Chirurg:innen jedoch die umfangreichen gemessenen Signaldaten schnell und korrekt interpretieren und daraus die jeweils passenden Strategien ableiten. Genau hier setzt das Projekt »KISMO« an: Es entwickelt ein Assistenzsystem, das Ärzt:innen bei dieser anspruchsvollen Aufgabe zuverlässig unterstützt.
Projekt »KISMO« KI-gestützte Entscheidungen: Operation an der Schilddrüse
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Künstliche Intelligenz für intraoperatives Neuromonitoring – Nervenschäden bei Schilddrüsen-OPs vermeiden
Projekt »KISMO«: Künstliche Intelligenz in der Schilddrüsenchirurgie für die Analyse von intraoperativem neurophysiologischem Monitoring
Echtzeitauswertung von Neurosignalen und digital assistierte Entscheidungsfindung
Im Projekt »KISMO« entwickeln wir gemeinsam mit der Universitätsklinik Mainz und dem Medizingerätehersteller inomed Medizintechnik GmbH Methoden und Softwareprototypen für ein KI-gestütztes Neuromonitoring. Die Neurosignaldaten werden dabei in Echtzeit erfasst, aufbereitet und auf kritische Veränderungen geprüft. Auf Basis dieser Analysen generiert das System automatisch Vorschläge für mögliche OP-Strategien. So können Chirurg:innen schnell fundierte Entscheidungen treffen und den Eingriff optimal steuern.
KI-gestützte Signaldatenanalyse und klinische Entscheidungsunterstützung
Klinische Falldaten mit Neurosignalen und OP-Verläufen werden im Projekt »KISMO« systematisch aufbereitet und annotiert. Darauf aufbauend entwickeln wir KI-Modelle, die kritische Signalveränderungen erkennen, passende OP-Strategien identifizieren und den weiteren Signalverlauf prognostizieren. Konzepte der Erklärbaren Künstlichen Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence = XAI) spielen dabei eine zentrale Rolle: Sie machen nachvollziehbar, wie die KI zu ihren Ergebnissen kommt. So können Chirurg:innen die vorgeschlagenen Strategien in Echtzeit prüfen und unmittelbar die bestgeeignete Entscheidung für die Weiterführung der OP treffen. Mit den entwickelten Methoden und Softwareprototypen soll das Risiko von Nervenverletzungen bei Schilddrüsenoperationen deutlich sinken – und die Lebensqualität der Patient:innen bestmöglich erhalten bleiben.
Projektpartner
- Inomed Medizintechnik GmbH
- Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Prozessüberblick zum Projekt »KISMO«