REPAIR – Recommendation for Evidence-based Preoperative AI-controlled virtual Reduction and osteosynthesis of complex fractures

Die Projektpartner möchten die Planung von Operationen mithilfe eines Künstliche Intelligenz (KI)-Algorithmus, also eines digitalen Berechnungsverfahrens, optimieren. Dazu sollen Daten einer Computertomographie (CT)-Untersuchung komplexer Brüche analysiert und Empfehlungen zur Operationsstrategie abgeleitet werden. Die digital entwickelten Vorschläge betreffen dabei beispielsweise die Zugangswege zum Bruch, das Einrichten des Knochens, die Positionierung von Implantaten oder die erneute Verbindung der Knochen. Die empfohlenen Lösungen würden die Planung der operativen Behandlung komplexer Knochenbrüche erleichtern und den Gesamterfolg der Therapie verbessern.

Das digitale Verfahren wird in mehreren Schritten erarbeitet. Zunächst werden KI-Algorithmen entwickelt, die die Knochenanatomie und anschließend operative Versorgungsvorgänge erlernen. Dies geschieht durch die Analyse von CT-Datensätzen sowie auf Basis von bestehenden Lehrbüchern, Leitlinien und wissenschaftlichen Veröffentlichungen. Nachdem die Algorithmen getestet und aufeinander abgestimmt wurden, kann aus den CT-Datensätzen des bestehenden Bruchs ein 3D-Modell des optimal behandelten Ergebnisses mit bestmöglicher Stellung der Bruchfragmente und Positionierung von Implantaten erstellt werden. Anschließend soll der Algorithmus an konkreten Fällen aus der Praxis getestet werden, indem die Vorschläge aus dem digitalen Verfahren mit fachärztlichen Planungen verglichen werden. Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 1,4 Millionen Euro gefördert.

Sollten sich die KI-Empfehlungen bewähren, würde dies die Behandlungsplanung komplexer Knochenbrüche vereinfachen und dazu führen, dass weniger Komplikationen auftreten und die rehabilitativen Genesungsprozesse der betroffenen Patientinnen und Patienten schneller voranschreiten können.