FUSE informiert: Forschung und Entwicklung in der Chirurgie

Der unterstützende Einsatz fortschrittlicher Technologien in der Gesundheitsversorgung bietet ein erstaunliches Potential die Chirurgie zu revolutionieren. Eine Kombination aus Mensch und Technik steigert das Niveau, die Präzision und die Effizienz in der Medizin.

Virtuelle Realität ermöglicht praktische Einblicke während des Medizinstudiums

Im April 2016 führten Chirurgen an dem Royal London Hospital einen Eingriff mittels Virtual-Reality-Kamera durch. Dies eröffnet gänzlich neue Möglichkeiten, angehenden Medizinern und Chirurgen praktische Einblicke zu liefern und ihnen bereits in der Ausbildung wichtige Fähigkeiten durch eine Stream Operation zu vermitteln.

Chirurgische Robotik in der Medizin

Eine weitere Form modernster Technologie stellen chirurgische Roboter dar.
Laut Marktanalyse ist diese Branche im Begriff zu boomen. Experten prognostizieren, dass sich bis 2020 die Verkäufe von Chirurgie-Robotern bis auf 6,4 Mrd. Dollar verdoppeln. Der Einsatz dieser Roboter in der Chirurgie ermöglicht die Durchführung bisher unausführbarer Operationen. Im Gegensatz zur menschlichen Hand sind die Instrumente eines Roboters sindwesentlich beweglicher und können in bestimmten Situationen Bewegungen ausführen zu denen der Mensch nicht in der Lage ist. Zudem kann durch die Arbeit mit Chirugie-Robotern das Know-how der besten Chirurgen aus aller Welt genutzt werden, da diese nicht physisch anwesend sein müssen, um die Operation durchzuführen.
Erst kürzlich hat Google angekündigt, gemeinsam mit dem Pharmaunternehmen Johnson & Johnson an der Entwicklung eines neuen, innovativen chirurgischen Roboter-Systems zu arbeiten.

Das Unternehmen Cambridge Consultants istt derzeit in der Entwicklungsphase einer neuen Generation von Chirurgie-Robotern. Die Instrumente ihrer Roboter sind so filigran und flexibel, dass die Arbeit mit hochempfindlichem Gewebe möglich wird.
Die Entwickler hoffen, dass der Roboter zukünftig in der Ophthalmologie eingesetzt werden kann, z.B. bei der Operation des Grauen Stars.

Eine weitere neue Entwicklung stammt von der Firma FlexDex. Sie haben die Funktionsweise minimal-invasiver Werkzeuge um einen neuen Kontrollmechanismus ergänzt. Dieser überträgt die Bewegungen vom menschlichen Handgelenk auf das Gelenk des Instruments.

3D Bioprinting – Innovative Entwicklungen unterstützen Therapie und Forschung

Im Dezember 2016 ist in den Vereinigten Arabischen Emiraten die 3D-Drucktechnologie zum ersten Mal in der klinischen Anwendung zum Einsatz gekommen. Mit der Zielsetzung, einen bösartigen Nierentumor zu entfernen, nutzte das Team eine personalisierte 3D-Druckhilfe. Diese lieferte wertvolle Unterstützung bei der Planung und Organisation dieser komplexen Operation und reduzierte das Verfahren letztlich um eine Stunde.


Auch in der medizinischen Ausbildung wurde unter Verwendung von 3D-Druck Erstaunliches erreicht. Um Ärzten und Schülern eine Alternative zu menschlichen Organen zur Verfügung zu stellen, haben zwei Ärzte an der University of Rochester Medical Centre eine Methode entwickelt, mittels 3D-Druck künstliche Organe zu erzeugen. Diese künstlichen Organe stehen natürlichen Organen beinahe im nichts nach.

Live-Diagnose während eines chirurgischen Eingriffs

Eine wahre innovative Erfindung ist das intelligente chirurgische Messer, auch iKnife genannt. Der elektrische Strom, welcher durch das Messer fließt und eine entsprechende Hitze erzeugt, verschließt kurze Zeit nach dem Schnitt die Wunde und minimiert somit den Blutverlust. Außerdem analysiert das iKnife mittels eines Massenspektrometers den verdampften Rauch und identifiziert so bestimmte Stoffe. Es zeigt beispielsweise an, ob das geschnittene Gewebe maligne ist.

Künstliche Intelligenz in der Chirurgie

Deep Learning bringt Maschinen das Denken bei. Die Implementation von Deep Learning Algorithmen in die Systeme chirurgischer Roboter wird der nächste große Schritt in der Medizin sein. Die Idee wird bereits von großen Playern wie IBM Watson oder Google Deepminds Alpha Go verfolgt. Ein Roboter der auf neuronalen Netze basiert, wird in der Lage sein, Krankheiten zu diagnostizieren, zu bewerten und die bestmöglichste Therapie vorzuschlagen bzw. durchzuführen.
Ob und wann ein solcher Roboter allerdings Einzug in den klinischen Alltag erhält bleibt vorerst offen. Ein steht jedoch fest: Wir blicken in eine spannende Zukunft.

FUSE hält sie über News und Innovationen aus dem Bereich Healthcare auf dem neusten Stand.

FUSE AI – Startup für Künstliche Intelligenz sucht jetzt Investoren – Beirat besetzt

FUSE-AI Startup für Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
FUSE-AI Startup für Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Nachdem FUSE-AI erfolgreich seinen Beirat besetzt hat, begeben sich die Gründer jetzt verstärkt auf die Suche nach Investoren.

FUSE-AI ist der Dienstleister für künstliche Intelligenz und intelligente Bilderkennung im Gesundheitswesen. Die FUSE-AI-Software funktioniert auf der Grundlage von selbst lernenden Algorithmen. Diese Deep Learning Algorithmen sind intelligente Programme, die identifizieren können was sie “sehen, hören oder lesen”.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Selbstlernende Systeme sind laut Dr. Siegfried Bialojan, Ernst & Young Executive Director und Head of Life Science Center, Mannheim prädestiniert für Anwendungen in der Biotechnologie. Zum Interview

Deep Learning Algorithmen bilden schon jetzt die Grundlage zahlreicher intelligenter Funktionen in Healthcare Anwendungen für Mobiltelefone oder Handheld-Geräte. In Zukunft wird Deep Learning das gesamte Gesundheitswesen und den darauf aufbauenden Dienstleistungssektor tiefgreifend verändern.

Was kann der FUSE-AI-Algorithmus

Konkretes Ziel der FUSE -AI-Software ist es, die Kapazitäten, Aufgaben und Kompetenzen eines Arztes zu ergänzen – beispielsweise im Bereich der Fenstertechnik nuklearmedizinischer Untersuchungsmethoden.
Durch den Einsatz dieser Software verkürzen und vereinfachen sich nicht nur die Prozesse im Gesundheitswesen. Auch die Qualität der Diagnose und der Behandlung kann entscheidend optimiert werden.

Der FUSE-AI-Algorithmus kann u.a. für morphologische Diagnostik in Fachpraxen oder sonografische Bildgebung im Klinikalltag eingesetzt werden. Geplant ist in Zukunft darüber hinaus, eine enge Zusammenarbeit mit Biobanken innerhalb des Deutschen Biobanken Registers.

Die System-Medizin bzw. Medizin-Informatik im Register Deutscher Biobanken sind Bestandteile auf dem Weg in eine personalisierte Medizin. Die Verknüpfung und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist für dieses Marktsegment von großer Bedeutung und bietet ein breites Einsatzgebiet für den von FUSE-AI angebotenen, kognitiven Algorithmus.

Das Unternehmen FUSE-AI

Zum Beirat von FUSE-AI gehören inzwischen

Dr. Thomas Frahm, Direktor Life Science Projekte des Life Science Nord – Cluster,
Petra Vorsteher, Chief Alliances Officer und Co-founder von Smaato,
Ragnar Kruse, CEO und ebenfalls Co-founder von Smaato,
Dr. Nikolaus Schuhmacher, Gründer und Group CEO von Lifepatch sowie
Dr. Peter Froese, Vorstandsmitglied der Bundesvereinigung Deutscher Apothekerverbände ABDA.

Interessierte Investoren können den Businessplan bei FUSE-AI abrufen. Bitte senden Sie eine E-Mail an jens.frerichs@fuse-ai.de.

FUSE nimmt Kurs auf Artificial Intelligence

Embedded Vision Summit
Embedded Vision Summit

Das Forschungsgebiet Künstliche Intelligenz

Im Forschungsgebiet „Künstliche Intelligenz“ geht es darum, menschliche Gedanken und Handlungsstränge durch Computersysteme nachzubilden und oftmals sogar zu optimieren. Intelligente künstliche Systeme sollen durch Interaktion mit der Umwelt Lernmechanismen entwickeln.

Es gibt ein breites Feld der Einsatzmöglichkeiten für AI (Artificial Intelligence). Besonders in der Medizin lässt sich durch Deep Learning Algorithmen eine Steigerung der Effizienz und der Diagnosequalität erreichen.

Re-Works London und Embedded Vision Summit Silicon Valley

Im April fand in London die Re-Works Konferenz zum Thema „Deep Learning in Healthcare“ statt, bei der wir vor Ort waren. Thematisiert wurden hier die neuesten Entwicklungen von künstlicher Intelligenz im Healthcare-Sektor. Deep Learning Algorithmen sind besonders effizient in der Anwendung von Industrien, die hohe Datensätze (Big Data) produzieren. Mithilfe dieser lernfähigen Algorithmen werden die Daten in neuronale Netzwerke strukturiert, sodass sie in der Lage sind, Daten zu klassifizieren. Auf diese Weise kann ein Deep Learning Algorithmus z.B. semantisch erkennen, was auf einem Bild zu sehen ist. In der Medizin ergeben sich dadurch vielfältige Möglichkeiten, wie beispielsweise die Untersuchung von radiologischen Scans im Hinblick auf Tumore. Im Rahmen der Re-Works Konferenz haben eine Vielzahl von Unternehmen ihre generelle Forschung oder auch Programme in diesem Gebiet vorgestellt.

Im Mai waren wir im kalifornischen Santa Clara im Silicon Valley beim Embedded Vision Summit. Fokus der Konferenz lag auf der Implementierung und Programmierung von Deep Learning Algorithmen zur Bilderkennung. Unsere Einschätzung hinsichtlich des zukünftigen Einsatzes von künstlicher Intelligenz wird von den bedeutendsten Unternehmen im Silicon Valley geteilt.

FUSE AI auf der Suche nach Beiratsmitgliedern

Unser Ziel ist es, Deep Learning Algorithmen in Apps zu integrieren und dadurch die Prozesse im medizinischen Bereich entscheidend zu unterstützen. Wir haben daher FUSE AI gegründet und fokussieren uns auf die Software-Entwicklung auf Basis von selbstlernenden Algorithmen. Gegenwertig bilden wir ein Gremium, für das wir aktuell noch zehn Beiratsmitglieder suchen, um sowohl inhaltlichen, als auch organisatorischen Input zu schaffen.

Sie sind an AI interessiert? Dann schauen Sie doch einmal auf unserer Website vorbei oder kontaktieren Sie uns.