Chirurgische Qualität mit KI bewerten und verbessern

// RELEVANCE

Aus Daten lernen, besser operieren – der Weg zur messbaren OP-Qualität

Im Medizinbereich ist chirurgische Kompetenz nicht nur eine Frage von Erfahrung, sondern auch von systematischer Messung, Feedback und kontinuierlicher Weiterbildung. Das Surgical AI Hub Germany zielt darauf ab, chirurgische Qualität datengetrieben und nachvollziehbar zu machen – damit Operierende die gewonnenen Erkenntnisse gezielt zur eigenen Weiterentwicklung nutzen können.

Durch KI-gestützte Analyse von OP-Videoaufnahmen entsteht eine Plattform, die chirurgische Abläufe transparent macht und individuelles Training sowie den fachlichen Austausch zwischen Chirurg:innen fördert – mit direktem Mehrwert für Patient:innen.

// CHALLENGE

Von Rohdaten zu Qualitätsmetriken

Die technische Komplexität des Projekts liegt in der enormen Menge und Heterogenität der Daten: Gigabytes an Videoinformationen müssen analysiert werden – unter Wahrung von Datenschutzrichtlinien.

// APPROACH

Translationale Forschung als Brücke zwischen Theorie und Praxis

Chirurg:innen arbeiten in hochkomplexen, variablen Umgebungen – jede Operation ist anders, jedes Team hat eigene Routinen, jedes Instrument reagiert anders. Im Projekt liegt der Fokus gezielt auf zwei standardisierten Krebsoperationen im Bauchraum, die aktuell im medizinischen Standardisierungsprozess stehen und als Modellfälle für die Entwicklung datenbasierter Qualitätsmetriken dienen.

Die Herausforderung besteht darin, eine Plattform zu schaffen, die wissenschaftlich belastbare Kennzahlen – etwa die Menge des entnommenen Lymphgewebes – erfasst, auswertet und klinisch nutzbar macht, ohne den OP-Alltag zu beeinträchtigen. So entsteht eine Grundlage, um chirurgische Qualität messbar, vergleichbar und langfristig verbesserbar zu machen.

Im interdisziplinären Konsortium werden Perspektiven aus Forschung, Klinik und Technologie zu einer gemeinsamen Strategie zusammengeführt. Im Zentrum steht die translationale Forschung – die Übertragung wissenschaftlicher Konzepte in ein anwendbares, digitales System. Gemeinsam mit Fachexpert:innen wurden Metriken definiert, Nutzungskonzepte entwickelt und Informationsarchitekturen getestet – mit Fokus auf klinische Relevanz, kognitive Belastung und praktische Nutzbarkeit.

// COLLABORATION

Große Forschungsgruppe, ein gemeinsames Vorhaben: beste Outcomes für Patient:innen

Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) verfolgt das Surgical AI Hub ein zentrales Ziel: Erkenntnisse aus der medizinischen Forschung aufzubereiten um sie übertragbar und wirtschaftlich nutzbar zu machen – für Kliniken, Forschungseinrichtungen und Industriepartner gleichermaßen.

In halbjährlichen Hackathons und Konferenzen werden Zwischenergebnisse des Konsortiums vorgestellt, Ideen weiterentwickelt und Forschungserkenntnisse direkt mit klinischer Praxis verknüpft. Zwischen diesen Treffen arbeiten spezialisierte Arbeitsgruppen kontinuierlich an konkreten Modulen – von der Datenerfassung über die Analyse bis zur Visualisierung chirurgischer Qualitätsmetriken.

Als technischer Umsetzungspartner verantworten wir die Entwicklung der digitalen Plattform, die Integration der KI-Ergebnisse in ein nutzbares, webbasiertes System sowie die Gestaltung des Nutzungskonzepts und Interface Designs. Über moderne Schnittstellen ist die Plattform direkt mit dem zentralen Data Warehouse verbunden, sodass Forschungsdaten, Analysemodelle und klinische Insights nahtlos zusammenfließen. Zudem sind wir in die Konzeption und Vereinheitlichung der Qualitätsmetriken eng eingebunden – mit dem Ziel, nutzerzentriertes Design in einer integrierten Lösung zu vereinen.

// IMPACT

Ein neues Verständnis von Daten – und ihrem Wert für die Medizintechnik von morgen

Das Projekt zeigt, wie sich medizinische Exzellenz, technologische Innovation und interdisziplinäre Zusammenarbeit in einem System vereinen lassen. Neben einem technischen Demonstrator, der den funktionalen Durchstich von Datenerfassung bis Analyse abbildet, entstand ein interaktiver Clickdummy, der für umfangreiche UX-Tests im klinischen Umfeld genutzt wird. Beide Komponenten werden bereits in Fachgremien und auf internationalen Konferenzen vorgestellt – als greifbare Beispiele für eine neue Generation datengetriebener Qualitätssicherung im OP.

Durch den Aufbau einer zentralen Datenplattform wurde erstmals eine einheitliche Grundlage geschaffen, um chirurgische Eingriffe vergleichbar zu analysieren – unabhängig von Klinik, Fachrichtung oder individueller Erfahrung. Das Projekt wirkt so weit über den medizinischen Kontext hinaus: Es verbindet MedTech-Unternehmen, Chirurg:innen, Forscher:innen und den Softwaresektor des Mittelstands in einem gemeinsamen digitalen Ökosystem.

So entsteht nicht nur ein neues Verständnis davon, wie und wo Daten im OP entstehen, sondern auch, wie sie genutzt werden können – als Grundlage für evidenzbasierte Weiterbildung, bessere Patient:innenversorgung und langfristige Qualitätssteigerung in der Chirurgie.

Das Projekt läuft noch bis Ende 2026 – aktuell befindet sich das Konsortium in der heißen Umsetzungsphase, in der Forschungsergebnisse, technische Prototypen und klinisches Feedback zu einem ganzheitlichen System zusammengeführt werden.

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