Maschinelles Lernen zur Identifizierung von Schrauben-Stabsystemen und zur Unterstützung klinischer Entscheidungen
Erstmalig wurde unsere Arbeitsgruppe bei einer Veranstaltung der Deutschen Gesellschaft für Neurochirurgie vertreten. Richard Klein präsentierte bei den diesjährigen Sektionstagen in Münster eine KI-gestützte Lösung zur Identifizierung von Schrauben-Stabsystemen auf Basis radiologischer Bilddaten. Das Projekt wurde von Seiten der Klinik für Neurochirurgie des UKJ initiiert, die das Vorhaben mit Fachberatung und einer umfangreichen Datenbasis unterstützt haben. Damit bot die Präsentation nicht nur einen Einblick in aktuelle Forschungsergebnisse, sondern zeigte auch die praktische Umsetzung eines interdisziplinären Ansatzes zwischen Medizintechnik und klinischer Anwendung.
Ein solches System adressiert eine zentrale Herausforderung im neurochirurgischen Alltag. Sind die Spezifikationen implantierter Systeme aufgrund unvollständiger oder nicht zugänglicher Dokumentation nicht eindeutig verfügbar, wird die präoperative Planung chirurgischer Eingriffe deutlich erschwert. Dies betrifft insbesondere Revisionseingriffe oder Notfallsituationen, in denen schnelle und verlässliche Informationen über vorhandene Implantate erforderlich sind. Die präzise Identifikation ist dabei eine wesentliche Voraussetzung für eine sichere und effiziente Weiterbehandlung. Der vorgestellte Prototyp nutzt moderne Methoden des maschinellen Lernens, um diese Informationslücke zu schließen. Auf Basis radiologischer Bilddaten werden charakteristische Merkmale extrahiert und zur Klassifikation herangezogen. Erste Ergebnisse zeigen eine klassenspezifische Sensitivität von bis zu 97,1 Prozent bei der Unterscheidung von vier unterschiedlichen Herstellern. Diese Resultate unterstreichen das Potenzial KI-basierter Ansätze, klinische Entscheidungsprozesse gezielt zu unterstützen und Abläufe nachhaltig zu verbessern.
Neben der Präsentation bot die Veranstaltung einen intensiven fachlichen Austausch mit Expertinnen und Experten aus Klinik und Forschung sowie wertvolle Einblicke in aktuelle Fragestellungen der Neurochirurgie. Die daraus gewonnenen Impulse fließen direkt in die Weiterentwicklung des Projekts ein. In den nächsten Schritten ist insbesondere die Erweiterung der Datenbasis vorgesehen, um die Aussagekraft der Modelle weiter zu erhöhen. Darüber hinaus wird die Integration zusätzlicher Bildgebungsmodalitäten angestrebt, um die Robustheit und Generalisierbarkeit des Systems weiter zu verbessern und eine perspektivische Anwendung im klinischen Alltag zu ermöglichen.
