SterilAIze: Identifizierung und Optimierung von OP-Sets auf der Grundlage von Instrumentennutzungsmustern

Name des Teilnehmers: Yuhao Gao

Projekttitel: SterilAIze: Identifizierung und Optimierung von OP-Sets auf der Grundlage von Instrumentennutzungsmustern

Beschreibung des IT-Forschungsprojektes:

SterilAIze untersucht, wie chirurgische Instrumente mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Computer Vision automatisch erkannt und ihre Nutzungsmuster analysiert werden können. Ziel ist es, die Zusammenstellung chirurgischer Siebe bedarfsgerecht zu optimieren, die Effizienz der Sterilgutversorgung zu erhöhen und gleichzeitig die Patientensicherheit zu gewährleisten.

Die korrekte Bereitstellung sterilisierter und funktionsfähiger Instrumente ist eine zentrale Voraussetzung für sichere Operationen. Gleichzeitig verursacht die Aufbereitung von Sterilgut einen erheblichen Anteil der sekundären Prozesskosten im Operationsbereich. Häufig enthalten OP-Siebe Instrumente, die während eines Eingriffs gar nicht oder nur selten verwendet werden. Dennoch müssen alle Instrumente nach jeder Operation kontrolliert, gereinigt, sterilisiert, verpackt und gelagert werden. Dies führt zu zusätzlichem Zeit-, Energie-, Material- und Personalaufwand.

Im Projekt werden Bild- und Videodaten chirurgischer Instrumente in Labor- und realen klinischen Umgebungen erhoben und annotiert. Auf dieser Grundlage werden Deep-Learning-Modelle zur Objekterkennung und Instanzsegmentierung entwickelt. Die Modelle sollen zunächst Instrumentenkategorien lokalisieren und identifizieren und anschließend charakteristische Merkmale wie Form, Größe und Modell unterscheiden. Durch die Analyse der relativen Positionen von Instrumenten und OP-Sieben sowie durch Aufnahmen aus mehreren Blickwinkeln sollen Häufigkeit und Dauer der Instrumentennutzung abgeleitet werden.

Die ermittelten Nutzungsmuster bilden die Grundlage für eine optimierte Siebzusammenstellung. Instrumente werden abhängig von ihrer Nutzungshäufigkeit als häufig, selten oder nicht verwendet klassifiziert. Häufig benötigte Instrumente verbleiben im Standardsieb, selten benötigte Instrumente können separat und bedarfsgerecht bereitgestellt werden, während dauerhaft ungenutzte Instrumente als potenziell redundant betrachtet werden. Die vorgeschlagenen Anpassungen werden gemeinsam mit medizinischem Fachpersonal und weiteren Stakeholdern geprüft, damit die Funktionsfähigkeit des OP-Ablaufs und die Patientensicherheit jederzeit gewährleistet bleiben.

Neben der technischen Entwicklung bewertet SterilAIze auch die wirtschaftlichen und ökologischen Auswirkungen der optimierten Siebe. Untersucht werden unter anderem Einsparungen bei Aufbereitungszeit, Personalaufwand, Energie- und Wasserverbrauch, Materialverschleiß, Lagerhaltung und Beschaffung. Das Projekt verbindet damit Künstliche Intelligenz, medizinische Bildverarbeitung und Prozessoptimierung zu einem praxisnahen Ansatz für eine transparentere, effizientere und nachhaltigere Sterilgutversorgung in Krankenhäusern.

Software Campus Partner: Karlsruher Institut für Technologie & Carl Zeiss AG

Implementation period: 01.01.2025 – 31.12.2026