Skip to main content
Erschienen in: Der Onkologe 5/2018

21.03.2018 | Leitthema

Onkologische Chirurgie 4.0

verfasst von: D. Ostler, M.Sc., N. Marahrens, N. Kohn, S. Koller, R. Stauder, N. Navab

Erschienen in: Die Onkologie | Ausgabe 5/2018

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Zusammenfassung

Hintergrund

Die Fortschritte in der Digitalisierung und der Informationsverarbeitung nehmen auch Einfluss auf die interventionelle Medizin. Sich dieser Entwicklung anzupassen, wird eine zentrale Herausforderung der modernen (onkologischen) Chirurgie sein, um weiterhin optimierte Therapieverfahren anbieten zu können.

Ziel und Schlussfolgerung

Im Hinblick auf die technologische Entwicklung innerhalb und auch außerhalb der Medizin schlagen die Autoren eine „Chirurgie 4.0“ vor, die ein besonderes Augenmerk auf die Sammlung, Aufbereitung und Analyse von perioperativen Daten legt, um durch intelligente Assistenzsysteme die Eingriffe effizienter und sicherer zu machen. Hierzu werden – bezogen auf die 3 operativen Phasen Planung, Durchführung und Nachbehandlung – die Bedeutung der Datengenerierung, Analyse und Interpretation und die möglichen Anwendungen für kontextsensitive mechatronische oder softwarebasierte Unterstützungssysteme dargestellt.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Aczon M, Ledbetter D, Ho L et al (2017) Dynamic Mortality Risk Predictions in Pediatric Critical Care Using Recurrent Neural Networks. arXiv preprint arXiv:1701.06675 Aczon M, Ledbetter D, Ho L et al (2017) Dynamic Mortality Risk Predictions in Pediatric Critical Care Using Recurrent Neural Networks. arXiv preprint arXiv:1701.06675
2.
3.
Zurück zum Zitat Esteva A, Kuprel B, Novoa RA et al (2017) Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 542:115–118CrossRefPubMed Esteva A, Kuprel B, Novoa RA et al (2017) Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 542:115–118CrossRefPubMed
4.
Zurück zum Zitat Feußner H, Ostler D, Kohn N et al (2016) Umfassende Systemintegration und Vernetzung im Operationssaal. Chirurg 87:1002–1007CrossRefPubMed Feußner H, Ostler D, Kohn N et al (2016) Umfassende Systemintegration und Vernetzung im Operationssaal. Chirurg 87:1002–1007CrossRefPubMed
6.
Zurück zum Zitat Kasparick M, Schlichting S, Golatowski F et al (2015) New IEEE 11073 standards for interoperable, networked point-of-care medical devices. In: 37th Annual International Conference of the IEEE. IEEE, Mailand, Italy, S 1721–1724 Kasparick M, Schlichting S, Golatowski F et al (2015) New IEEE 11073 standards for interoperable, networked point-of-care medical devices. In: 37th Annual International Conference of the IEEE. IEEE, Mailand, Italy, S 1721–1724
7.
Zurück zum Zitat Kenngott H, Wagner M, Preukschas A et al (2016) Der intelligente Operationssaal. Chirurg 87:1033–1038CrossRefPubMed Kenngott H, Wagner M, Preukschas A et al (2016) Der intelligente Operationssaal. Chirurg 87:1033–1038CrossRefPubMed
8.
Zurück zum Zitat Kranzfelder M, Schneider A, Fiolka A et al (2014) Reliability of sensor-based real-time workflow recognition in laparoscopic cholecystectomy. Int J Comput Assist Radiol Surg 9:941–948CrossRefPubMed Kranzfelder M, Schneider A, Fiolka A et al (2014) Reliability of sensor-based real-time workflow recognition in laparoscopic cholecystectomy. Int J Comput Assist Radiol Surg 9:941–948CrossRefPubMed
9.
Zurück zum Zitat Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE et al. (2017) A survey on deep learning in medical image analysis. arXiv preprint arXiv:1702.05747 Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE et al. (2017) A survey on deep learning in medical image analysis. arXiv preprint arXiv:1702.05747
10.
Zurück zum Zitat Marahrens N, Koller S, Ostler D et al (2017) Deep learning-based robotic endoscope guidance. Jahrestagung CURAC. Marahrens N, Koller S, Ostler D et al (2017) Deep learning-based robotic endoscope guidance. Jahrestagung CURAC.
11.
Zurück zum Zitat Maruyama K, Okabayashi K, Kinoshita T (1987) Progress in gastric cancer surgery in Japan and its limits of radicality. World J Surg 11:418–425CrossRefPubMed Maruyama K, Okabayashi K, Kinoshita T (1987) Progress in gastric cancer surgery in Japan and its limits of radicality. World J Surg 11:418–425CrossRefPubMed
12.
Zurück zum Zitat Mudunuri R, Burgert O, Neumuth T (2009) Ontological modelling of surgical knowledge. GI Jahrestagung 154, S 1044–1054 Mudunuri R, Burgert O, Neumuth T (2009) Ontological modelling of surgical knowledge. GI Jahrestagung 154, S 1044–1054
13.
Zurück zum Zitat Niesing B (2016) Produzieren 4.0. weiter.vorn. Das Fraunhofer-Magazin, S 8–13 Niesing B (2016) Produzieren 4.0. weiter.vorn. Das Fraunhofer-Magazin, S 8–13
14.
Zurück zum Zitat Ostler D, Kranzfelder M, Stauder R et al (2015) A centralized data acquisition framework for operating theatres. 2015 17th International Conference on E‑health Networking, Application & Services (HealthCom). IEEE, Boston, MA, USA, S 1–5 Ostler D, Kranzfelder M, Stauder R et al (2015) A centralized data acquisition framework for operating theatres. 2015 17th International Conference on E‑health Networking, Application & Services (HealthCom). IEEE, Boston, MA, USA, S 1–5
15.
Zurück zum Zitat Stauder R, Belagiannis V, Schwarz L et al (2012) A user-centered and workflow-aware unified display for the operating room. MICCAI Workshop on Modeling and Monitoring of Computer Assisted Interventions (M2CAI). Stauder R, Belagiannis V, Schwarz L et al (2012) A user-centered and workflow-aware unified display for the operating room. MICCAI Workshop on Modeling and Monitoring of Computer Assisted Interventions (M2CAI).
16.
Zurück zum Zitat Stauder R, Ostler D, Kranzfelder M et al. (2016) The TUM LapChole dataset for the M2CAI 2016 workflow challenge. arXiv preprint arXiv:1610.09278 Stauder R, Ostler D, Kranzfelder M et al. (2016) The TUM LapChole dataset for the M2CAI 2016 workflow challenge. arXiv preprint arXiv:1610.09278
17.
Zurück zum Zitat Twinanda AP, Shehata S, Mutter D et al (2017) Endonet: a deep architecture for recognition tasks on laparoscopic videos. IEEE Trans Med Imaging 36:86–97CrossRefPubMed Twinanda AP, Shehata S, Mutter D et al (2017) Endonet: a deep architecture for recognition tasks on laparoscopic videos. IEEE Trans Med Imaging 36:86–97CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
Onkologische Chirurgie 4.0
verfasst von
D. Ostler, M.Sc.
N. Marahrens
N. Kohn
S. Koller
R. Stauder
N. Navab
Publikationsdatum
21.03.2018
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Onkologie / Ausgabe 5/2018
Print ISSN: 2731-7226
Elektronische ISSN: 2731-7234
DOI
https://doi.org/10.1007/s00761-018-0365-4

Weitere Artikel der Ausgabe 5/2018

Der Onkologe 5/2018 Zur Ausgabe

Update Onkologie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.