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Die Robotik könnte Chirurgen noch eine weitere Sache unterstützen: Echtzeit-Training

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Fortschritte in der chirurgischen Robotik sowie in der Datenanalyse, der Cloud-Infrastruktur und den Hochgeschwindigkeitsnetzwerken könnten die chirurgische Ausbildung revolutionieren.

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Das Unterrichten von chirurgischen Assistenzärzten ist eine Praxis, die über Jahrzehnte und vielleicht sogar Jahrhunderte hinweg relativ unverändert geblieben ist. Die Unterweisung durch Beobachtung und eventuell beaufsichtigtes praktisches Üben bildet die Grundlage für den Transfer von Wissen und Können zwischen einem erfahrenen Chirurgen und einem Anfänger. Diese Praktiken haben im Laufe der Jahre kompetente Chirurgen hervorgebracht, die im Idealfall ihre Techniken und Ansätze perfektionieren.

Die Ausbildung wird letztlich durch die Wahrnehmungsgrenzen dessen begrenzt, was ein Assistenzarzt beobachten kann und wie ein Chirurg die praktischen Bemühungen der Assistenzärzte kritisieren kann. Die Einstellung des Operationssaals setzt auch einige Grenzen, was von den Assistenzärzten vollständig aufgenommen werden kann. Druck, Schnelligkeit und die Einbeziehung eines kompletten Operationsteams stellen die reine Beobachtung und das Lernen vor Herausforderungen und Grenzen. Darüber hinaus haben andere Faktoren das Lehren und Lernen chirurgischer Fertigkeiten beeinflusst. In einem Artikel aus der Zeitschrift der Gesellschaft der laparoendoskopischen Chirurgen, "Teaching and Training Surgery to the Next Generation of Surgeons", beschreibt Dr. Michael Kavic eine Reduzierung der Assistenzarztstunden, die mangelnde Verfügbarkeit von Mentoren, insbesondere von Privatärzten, sowie die Breite und Komplexität der chirurgischen Verfahren und ihrer Nuancen.

Das auf Beobachtung und Sehkraft basierende Lernen beschränkt sich auf das Verständnis der Kursmotorik. Nuancierte, feine Fähigkeiten sind schwer zu lehren oder zu lernen, wenn man sie nicht persönlich ausprobiert. Wie in einem Artikel im MedEd Publish, einer offiziellen AMEE-Zeitschrift, mit dem Titel "Assessing Surgical Residents; Challenges and Future Options" (Bewertung der chirurgischen Assistenzärzte; Herausforderungen und Zukunftsoptionen) dargelegt wurde, fehlt es diesen Methoden an detaillierten und umfassenden Bewertungsmechanismen, um die erlernten Praktiken zu perfektionieren.

Nun steht diese Art der Unterweisung und Vormundschaft vor einer wesentlichen Veränderung. Durch den Einsatz neuer mikrochirurgischer Roboter können die präzisen Handbewegungen der Chirurgen erfasst, gespeichert, analysiert und verfeinert werden, um eine hocheffektive Echtzeit-Anleitung für Operationen und eine sonst nicht mögliche Übertragung von Fähigkeiten zu ermöglichen. Nun kann das Lernen nicht mehr durch das begrenzt werden, was das Auge aufnehmen kann. Das tatsächliche Muskelgedächtnis von erfahrenen Chirurgen kann effektiv übertragen und von den Assistenzärzten assimiliert werden.

Roboter haben die Fähigkeit, nicht nur zu beobachten, sondern auch zu fühlen und zu erfahren oder an chirurgischen Eingriffen teilzunehmen, und zwar mit einer sonst nicht möglichen Treue. Die Nutzung von Robotern zur Datenerfassung für die Zwecke der Unterweisung und Anleitung ist bisher nicht erfolgt. Die meisten Vorteile von Chirurgierobotern liegen in ihrer Fähigkeit, Chirurgen zu unterstützen und die Auswirkungen des Handzitterns zu verhindern oder zu minimieren. Beide Werte sind äußerst wichtig, aber diese Roboter können auch für so viel mehr eingesetzt werden.

Die Herausforderungen bei der Erfassung und dem Einsatz von Robotern sind auf vier Faktoren zurückzuführen. Die erste beinhaltet spezifische Mechanismen zur Erfassung von Handbewegungen, wobei gleichzeitig der Kontext solcher Positionsdaten und Bewegungen vermittelt und ihnen Bedeutung beigemessen wird. Der zweite Bereich ist die Übermittlung solcher Daten. Jedes Verfahren erzeugt potenziell riesige Datenmengen und stellt eine Herausforderung dar, wie diese an eine Art zentralen Speicher übertragen werden können. Die dritte betrifft die Wirtschaftlichkeit, Kapazität und Skalierbarkeit einer solchen Speicherung. Die vierte beinhaltet die Umwandlung der Daten in nützliche Informationen durch den Einsatz von Analytik und möglicherweise durch die Anwendung von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz.

Das High-Tech Silicon Valley hat im Wesentlichen die Probleme der Übertragung, Speicherung und Analytik gelöst, wie sie in so vielen verschiedenen Märkten und Anwendungen beispielhaft sind. Große Datenmengen, Cloud-Infrastrukturen und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke mit hoher Kapazität machen es möglich, große Datenmengen zu sammeln, sie an Cloud-basierte Rechenzentren zu senden und Analysen und künstliche Intelligenz anzuwenden, um aussagekräftige, produktive Informationen abzuleiten. Durch die Verbindung dieser Fortschritte mit neuen Fortschritten in der Operationsrobotik entsteht ein System, das enorme Möglichkeiten bietet.

Nun kann die Ausbildung von chirurgischen Assistenzärzten eine starke, neue Dimension annehmen, die einigen der mit der Unterweisung identifizierten Herausforderungen entgegenwirken und einen Wissens- und Know-how-Transfer in einer Weise ermöglichen wird, die bisher nicht möglich war. Darüber hinaus können Operationsroboter Chirurgen durch das Angebot von "Best-of"-Hilfen oder suggestiver Anleitung in Echtzeit dabei helfen, ihre Praxis zu perfektionieren, Fehler zu vermeiden und das Know-how erfahrener Chirurgen auf höchstem Niveau einzubringen.

Da diese Möglichkeit der Realität näher rückt, scheint die Zukunft der Ausbildung von Assistenzärzten sowie die Gewährleistung einer kontinuierlichen Verbesserung für praktizierende Chirurgen besonders rosig.