Ein einziger vergessener Tupfer kann Leben gefährden. Trotz klarer Abläufe passieren in deutschen OP-Sälen immer wieder Fehler, die zusätzliche Eingriffe notwendig machen. Ein neues Forschungsprojekt will das ändern – mit KI und innovativer Bildverarbeitung.
Die Zählkontrolle im Operationssaal ist eine sicherheitskritische Aufgabe der Pflegefachpersonen. Sie müssen nach jedem Eingriff prüfen, ob alle Instrumente und Materialien vollständig vorhanden sind. Denn schon ein Versäumnis wie eine zurückgebliebene Klemme kann schwerwiegende Folgen haben (Textkasten: Praxisbeispiel).
Trotz etablierter Abläufe kommt es immer wieder zu sogenannten „Never Events“, bei denen chirurgische Materialien im Körper verbleiben. In Deutschland werden jährlich rund 1.000 zusätzliche Eingriffe benötigt, um solche Fehler zu korrigieren. Die Ursachen liegen oft in Zeitdruck, komplexen Abläufen oder Personalwechseln im Team.
Projekt DSCC
Um Pflegefachpersonen in dieser sicherheitskritischen Aufgabe zu unterstützen und Risiken zu reduzieren, entwickelt die Westsächsische Hochschule Zwickau gemeinsam mit der MEDIK Hospital Design GmbH und der code’n’ground AG im Rahmen des Projekts DSCC (Digital Surgical Count Control) ein KI-basiertes Assistenzsystem (Textkasten: Kooperationspartner).
Praxisbeispiel
Im OP werfen die Pflegefachpersonen benutzte Bauchtücher nach dem Einsatz in einen Abwurfeimer. Anschließend müssen sie diese für die Zählkontrolle einzeln herausnehmen und nochmals zählen.
Hier könnte das DSCC-System unterstützen: Während des Transports der Bauchtücher zwischen OP-Feld und Abwurfeimer erfasst die Kameraeinheit jedes einzelne Tuch und zählt es automatisch mit. Dies entlastet das Pflegepersonal und macht die Zählkontrolle sicherer und effizienter.
Kooperationspartner
- Die MEDIK Hospital Design GmbH übernimmt als Konsortialführer die Verantwortung für das Projekt DSCC. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Integration des Assistenzsystems in bestehende Operationssäle, inklusive Aufbau und Erprobung unter realitätsnahen Bedingungen.
- Die Westsächsische Hochschule Zwickau entwickelt die Objekterkennungsalgorithmen für die digitale Zählkontrolle. Dazu gehören die Annotation und die Generierung von Trainingsdaten, die Optimierung von KI-Modellen für reale OP-Szenarien sowie die Erforschung hyperspektraler Bildgebung zur Differenzierung chirurgischer Materialien.
- Die code’n’ground AG sorgt für die technische Umsetzung, insbesondere die Entwicklung einer stabilen Softwarelösung, Schnittstellen zum Krankenhausinformationssystem und eine intuitive Benutzeroberfläche unter Berücksichtigung von Datenschutz und IT-Sicherheit.
Ziel ist es, chirurgische Materialien automatisch zu erkennen, zu zählen und in Echtzeit zu dokumentieren. Das System soll nicht nur das Operationsteam bei der Zählkontrolle unterstützen, sondern auch die Patientensicherheit erhöhen und die Abläufe im OP effizienter gestalten.
Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) fördert das Projekt DSCC im Rahmen der Fördermaßnahme „KMU-innovativ: Interaktive Technologien für Gesundheit und Lebensqualität“ für drei Jahre. Die Projektlaufzeit erstreckt sich vom 1. April 2025 bis zum 31. März 2028.
Methodischer Ansatz
Kameraeinheit und Anforderungen. Zentrales Element des Systems soll eine speziell entwickelte Kameraeinheit sein, die die wichtigen Bereiche wie den Instrumententisch, aber auch das Operationsfeld, während der Operation kontinuierlich erfasst. Die Kamera soll so positioniert werden, dass sämtliche Instrumente, Tupfer und Materialien gut sichtbar sind.
Für die digitale Zählkontrolle im OP muss das Kamerasystem eine hohe Bildrate und ausreichende Auflösung bieten, um kleine und teilweise überlappende Objekte zuverlässig zu erfassen. Außerdem muss es auch bei schwierigen Lichtverhältnissen stabil arbeiten und über eine ausreichende Bittiefe und Dynamik verfügen. Erste Überlegungen sehen vor, die Kamera an der Deckenversorgungseinheit zu montieren, sodass der gesamte Instrumententisch vollständig erfasst werden kann.
Um die unterschiedlichen Lichtverhältnisse im OP und mögliche Überbelichtungen zu berücksichtigen, sollen zusätzliche Beleuchtungskonzepte entwickelt und der mögliche Einsatz hyperspektraler Kameras untersucht werden. Letztere sollen eine bessere Detektion von OP-Materialien und Instrumenten ermöglichen, die aufgrund von Kontamination, etwa durch Blut, visuell schwer zu unterscheiden sind.
KI-Modelle und Trainingsdaten. Auf Basis der aufgenommenen Bilddaten sollen KI-Algorithmen, insbesondere YOLO (You Only Look Once) in Kombination mit CNN (Convolutional Neural Networks), alle verwendeten Instrumente und Materialien automatisch erkennen und klassifizieren. Die Kombination von YOLO und CNN ermöglicht eine schnelle und zugleich präzise Objekterkennung in Echtzeit.
Für das Training der KI sind große Mengen annotierter Bilddaten nötigt. Diese entstehen sowohl in nachgestellten OP-Szenarien im Labor als auch durch die Nutzung von Bildmaterial aus realen Operationen, die das Projektteam unter anderem gemeinsam mit dem örtlichen Heinrich-Braun-Klinikum (HBK) Zwickau aufnehmen darf. Die enge Kooperation mit dem HBK ermöglicht es dem Projektteam, typische Abläufe im OP direkt zu beobachten und die Perspektive der Pflegefachpersonen einzubeziehen. So lassen sich praxisrelevante Anforderungen frühzeitig berücksichtigen, um das System optimal auf die realen Bedürfnisse im OP abzustimmen.
Das Projektteam annotiert alle aufgenommenen Bilder und versieht die zu erkennenden Objekte präzise mit Positions- und Klasseninformationen. Diese Daten dienen anschließend als Trainings- und Validierungsgrundlage für die KI-Modelle.
Im OP sollen die erfassten Informationen in Echtzeit auf einem interaktiven Bildschirm visualisiert werden. Das OP-Team kann so jederzeit den Soll- und Ist-Zustand der Instrumente und Materialien sehen. Weichen die Zählungen ab, soll das System dies sofort anzeigen und das Team warnen, sodass Korrekturen schnell möglich sind.
Hyperspektrale Bildgebung (HSI). Ein ergänzender Ansatz ist die Untersuchung der hyperspektralen Bildgebung (HSI). HSI erlaubt die Analyse von spektralen Unterschieden, die mit bloßem Auge oder Standardkameras nicht erkennbar sind, etwa zwischen sauberen und kontaminierten Tupfern. So lassen sich auch schwer sichtbare Veränderungen erfassen und in die Zählkontrolle integrieren. Perspektivisch könnte HSI dazu beitragen, die Erkennungsgenauigkeit weiter zu erhöhen und ein noch robusteres System zu entwickeln.
Nutzen und Herausforderungen
Für Pflegefachpersonen bedeutet das DSCC-System weniger Stress bei der Zählkontrolle, zusätzliche Sicherheit und eine vereinfachte Dokumentation. Schon eine Zeitersparnis von 30 Sekunden könnte bei den jährlich etwa 17 Millionen Operationen in Deutschland Einsparpotenziale von rund 500 Millionen Euro freisetzen. Vor allem aber steigt die Patientensicherheit messbar – der zentrale Nutzen des Systems.
Das System muss äußerst präzise und zuverlässig arbeiten. Das Projektteam strebt daher eine Erfassungsgenauigkeit von mindestens 97 Prozent an. Besondere Herausforderungen liegen in der zuverlässigen Erkennung stark veränderlicher Materialien wie blutgetränkter Tupfer oder überlagerter Instrumente sowie Textilien. Hier sollen KI-Algorithmen und hyperspektrale Bildgebung innovative Lösungen bieten, um auch unter schwierigen Bedingungen eine hohe Erkennungsrate zu gewährleisten.
Ausblick und nächste Schritte
Aktuell befindet sich das Projekt in der Entwicklungsphase, in der das Team auch erste Aufnahmen aus realen Operationen nutzt, um das System an typische Abläufe anzupassen. Nach Projektende ist die Überführung in ein zertifiziertes Medizinprodukt geplant.
Ziel ist ein System, das sich sowohl in neue als auch in bestehende OP-Säle integrieren lässt. Nach aktuellem Kenntnisstand gibt es zwar Systeme, die die RFID- oder Barcode-Technologie für die Zählkontrolle im OP einsetzen, jedoch kein bildbasiertes, KI-gestütztes System, das visuelle Informationen zur automatisierten Erkennung und Zählung chirurgischen Materials nutzt. In der geplanten Form, als kamerabasiertes Assistenzsystem, das sich nahtlos in bestehende OP-Abläufe integrieren lässt, stellt das Projekt eine neuartige Lösung dar, die es in dieser Kombination bislang nicht gibt.
Entscheidend für den Erfolg bleibt die enge Zusammenarbeit mit der Praxis, denn nur so entsteht ein System, das den Alltag im OP wirklich unterstützt.
