17.04.2023

Erste Operation mit einem DaVinci OP-Roboter – Trennung einer Hufeisenniere geglückt

Das Team der Abteilung für Urologie im Landesklinikum Wiener Neustadt führte, eigenen Worten nach, weltweit erstmals die Trennung einer Hufeisen-Niere mit einem DaVinci OP-Roboter durch. Die Operation wurde auf einem großen internationalen Kongress für Roboter-Chirurgie in den USA vorgestellt und für den Best Video Award nominiert.
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DaVici Op-Roboter, XI, Landesklinikum Wr. Neustadt
(c) Intuitive - Der Davinci OP-Roboter XI kam im Landesklinkum Wr. Neustadt zum Einsatz.

Eine Hufeisenniere ist eine angeborene Fehlbildung mit teilweiser Verschmelzung der beiden normalerweise getrennt liegenden Nieren, sodass sie die namensgebende Form eines Hufeisens bilden. Es handelt sich nicht um eine Krankheit, sondern um eine anatomische Normabweichung (Anomalie). Die Trennung dieser gilt in der Medizin als äußerst komplexer Vorgang. In diesem Fall, in dem der DaVinci Op-Roboter im Landesklinikum Wr. Neustadt zum Einsatz kam, gab es noch einen zusätzlichen Faktor zu bedenken.

DaVinci OP-Roboter: Operation nominiert

„Bei der sogenannten Heminephroureterektomie, der Trennung der Hufeisenniere und Entfernung des Harnleiters unter Mitnahme eines Blasenanteils, gibt es schon unter normalen Umständen nicht kalkulierbare Situationen“, erklärt Bojidar Kassabov, Coach für robotische Chirurgie. „Dieser sehr seltene und speziell gelagerte Fall einer Hufeisenniere mit einer Krebserkrankung des Nierenbeckens war für das gesamte Team eine große Herausforderung. Wir wollten nicht nur das Leben der Patientin retten, sondern auch ihre Lebensqualität erhalten. Unsere chirurgische Leistung wurde für einen großen internationalen Kongress für robotische Chirurgie in den USA nominiert und ich hatte die Möglichkeit, die Operation mit einem Video der OP und einem wissenschaftlichen Fachartikel dort vorzustellen.“

Zur Erklärung: Der „DaVinci Op-Roboter XI“ kombiniert laut Chirurgen-Team die Vorteile einer minimal-invasiven Chirurgie mit 3D-Visualisierungstechniken. Das Operationssystem führt dabei keinen Operationsschritt selbstständig aus, sondern dient als „verlängerter Arm“ der Chirurg:innen. Nervenfasern, Gewebe und Gefäße werden hierbei geschont, indem das Operationsgebiet dreidimensional und hochauflösend auf dem Bildschirm dargestellt wird. Die Steuerbefehle der Ärzt:innen werden an „hochpräzise Instrumente“ weitergeleitet.

„Ein Meilenstein“

„Das Landesklinikum Wiener Neustadt war das erste Klinikum in Niederösterreich, das – auch dank Primar Johann Hofbauer – einen hochmodernen DaVinci Xi Operationsroboter in den Patientenbetrieb nehmen konnte. Dieser steht heute in unserem Haus mehreren chirurgischen Abteilungen zur Verfügung. Neben der Bereitstellung hochmoderner Technologien ist hierbei das hohe fachliche Können unserer Chirurginnen und Chirurgen entscheidend, hervorragende Ergebnisse im chirurgischen Grenzbereich zu erzielen. Die von Oberarzt Bojidar Kassabov durchgeführte, wegbereitende Operation einer komplexen Hufeisenniere ist ein herausragender Meilenstein in der klinischen Behandlung schwieriger onkologischer Patientenfälle, die an unserem Klinikum geleistet wird“, erklärt der ärztliche Direktor Ojan Assadian diesen fachlichen Erfolg der robotergestützten Chirurgie.

Bei der betroffenen Patientin war die Fehlbildung, bei der die Nieren im unteren Polbereich zu einer verschmolzen sind, angeboren. Hierbei sind laut Abteilungsvorstand Martin Haydter anatomischen Strukturen wie etwa der Harnleiter stark verändert, was die operative Situation extrem schwierig mache.

DaVinci OP-Roboter: Das Problem in diesem Fall

„Bei einem Krebs des Nierenbeckens wird normalerweise eine Niere entfernt, was in diesem Fall nicht möglich war“ präzisiert Haydter abschließend. „Die ganze Niere zu entfernen, hätte für die Patientin eine enorme Einschränkung der Lebensqualität bedeutet, da sie lebenslang dialysepflichtig geworden wäre. Daher haben wir uns entschieden, die Niere am Unterpol zu trennen und dann die tumortragende Seite komplett zu entfernen, und zwar minimal invasiv mittels Roboter-Chirurgie. Es sind weltweit weniger als zehn Fälle dokumentiert, wo eine ähnliche OP durchgeführt wurde, jedoch nur zwei mit einem schonenden OP-Roboter. Die an der Abteilung für Urologie in Wiener Neustadt durchgeführte Operation war in ihrer Art einzigartig und wurde so noch nie gemacht.“

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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