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Der intelligente Operationssaal wird Teil des Ärzteteams

Ein interessantes Projekt zum Thema Digitale Medizin stellt das ICCAS – das Innovation Center Computer Assisted Surgery – der Universität Leipzig vor: den intelligenten Operationssaal.

Die Technik im Operationssaal soll selbstständig erkennen, welche Einstellungen und Instrumente das Operationsteam braucht. Sie soll beispielsweise die Beleuchtung nach Bedarf einschalten, aber auch Instrumente vorbereiten oder die Mediziner bei der Einschätzung von Risiken unterstützen. In der heutigen Ausbaustufe handelt es sich sozusagen um automatisierte Assistenzfunktionen im OP.

Wie Stefan Franke vom ICCAS erklärt, basiert das System auf mathematischen, „evidenzbasierte“ Modellen und umfangreicher Sensorik. Die mathematischen Modelle lernen aus tatsächlich durchgeführten Operationen dazu und können sich so etwa bestimmten Vorlieben eines Arztes oder bestimmten Abläufen innerhalb eines Krankenhauses anpassen.

Die Lösung bringt Erleichterungen für das Operationsteam und trägt dazu bei, dass der Fluss des medizinischen Eingriffs möglichst wenig durch die unterstützende Technik gestört wird. Das weitere Ziel ist laut Stefan Franke, dass der intelligente Operationssaal in integrierter Teil des Operationsteams wird.

Den aktuellen Stand zeigt das folgende Video (3:18 min):

 

 

Unser Videospecial: Autonomes Fahren

Was geht schon heute, was sind die nächsten Schritte? Welche Rahmenbedingungen müssen Anbieter, Forscher und Kunden beim autonomen Fahren beachten? Was bedeutet autonomes Fahren für das Gesamtsystem Verkehr? Welche Auswirkungen hat die Entwicklung in Richtung teilautomatisiertes und hochautomatisiertes Fahren auf die Bedienkonzepte in künftigen Autos?

Diese Fragen beantwortet die Intelligente Welt mit einer Reihe von Videobeiträgen. Unsere Video-Playlist zum autonomen Fahren ist deshalb der ideale Weg, um sich schnell einen Überblick über die mit diesem Thema verbundenen Fragestellungen und Lösungskonzepte zu verschaffen:

Semantische Anwendungen (II): Wenn der Mensch „neue“ Daten vom Computer will

Intelligente Spracherkennungssysteme wie von Apple und Google sind nur die Spitze des Eisberges bei semantischen Anwendungen (Teil 1 zu diesem Thema lesen Sie hier). Nach der hochkomplexen Erkennung von Sinn und Kontext muss im Hintergrund die eigentliche Information abgerufen und aufbereitet werden. Das erfordert auch ohne Spracherkennung eine gigantische Rechenleistung. Im Folgenden ein paar Beispiele für intelligente Datenaufbereitung.

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