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Erschienen in: Die Onkologie 5/2024

16.02.2024 | Künstliche Intelligenz | Leitthema

Künstliche Intelligenz in der onkologischen Chirurgie

verfasst von: André Schulze, Sebastian Bodenstedt, Marius Distler, Jürgen Weitz, Stefanie Speidel, Prof. Dr. med. Martin Wagner

Erschienen in: Die Onkologie | Ausgabe 5/2024

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Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt alle Bereiche der Medizin. Ziel dieser Arbeit ist eine Zusammenfassung des aktuellen Stands von KI in der onkologischen Chirurgie und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsthemen. Hierfür wurde eine Literaturrecherche durchgeführt, darüber hinaus werden ausgewählte Forschungsthemen sowie eigene Arbeiten vorgestellt. Es zeigt sich, dass es viel Grundlagenforschung zu KI in der onkologischen Chirurgie gibt, jedoch bisher wenig klinische Translation. In der Zukunft wird das taktile Internet eine Demokratisierung der chirurgischen Expertise und Fähigkeiten in unterschiedlichen Facetten ermöglichen. Dabei spielt robotische Chirurgie eine wichtige Rolle für die Standardisierung und Automatisierung von chirurgischen Teilaufgaben, aber auch als Datenquelle. Generalistische chirurgische KI („generalist surgical AI“) könnte die Interaktion mit großen Informationsmengen verbessern. Die Beurteilung von Fähigkeiten („skill assessment“) hat das Potenzial, die chirurgische Ausbildung schneller und sicherer zu machen. Zur klinischen Translation ist eine enge Zusammenarbeit von Chirurg:innen und Ingenieur:innen essenziell.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Fitzek FHP, Li S‑C, Speidel S, Strufe T, Simsek M, Reisslein M (2021) Tactile Internet: with Human-in-the-Loop. Academic Press Fitzek FHP, Li S‑C, Speidel S, Strufe T, Simsek M, Reisslein M (2021) Tactile Internet: with Human-in-the-Loop. Academic Press
6.
Zurück zum Zitat Kernbach JM, Staartjes VE (2020) Machine learning-based clinical prediction modeling—A practical guide for clinicians. ArXiv200615069 Cs Stat. Jun (Accessed: May 31, 2021. Available: http://arxiv.org/abs/2006.15069) Kernbach JM, Staartjes VE (2020) Machine learning-based clinical prediction modeling—A practical guide for clinicians. ArXiv200615069 Cs Stat. Jun (Accessed: May 31, 2021. Available: http://​arxiv.​org/​abs/​2006.​15069)
15.
Zurück zum Zitat Casas MA, Angeramo CA, Harriott CB, Dreifuss NH, Schlottmann F (2022) Indocyanine green (ICG) fluorescence imaging for prevention of anastomotic leak in totally minimally invasive Ivor Lewis esophagectomy: a systematic review and meta-analysis. Dis Esophagus 35(4):doab56. https://doi.org/10.1093/dote/doab056CrossRefPubMed Casas MA, Angeramo CA, Harriott CB, Dreifuss NH, Schlottmann F (2022) Indocyanine green (ICG) fluorescence imaging for prevention of anastomotic leak in totally minimally invasive Ivor Lewis esophagectomy: a systematic review and meta-analysis. Dis Esophagus 35(4):doab56. https://​doi.​org/​10.​1093/​dote/​doab056CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz in der onkologischen Chirurgie
verfasst von
André Schulze
Sebastian Bodenstedt
Marius Distler
Jürgen Weitz
Stefanie Speidel
Prof. Dr. med. Martin Wagner
Publikationsdatum
16.02.2024
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Onkologie / Ausgabe 5/2024
Print ISSN: 2731-7226
Elektronische ISSN: 2731-7234
DOI
https://doi.org/10.1007/s00761-024-01486-2

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