04.07.2019

TU Wien erforscht Möglichkeit, Knochen per 3D-Druck herzustellen

Am Christian-Doppler-Labor an der Technischen Universität Wien loten Forscher die Möglichkeiten aus, Knochenersatz-Implantate per 3D-Druck herzustellen. Wir sprachen mit Stefan Baudis, Leiter des CD-Labors, über das Verfahren und über die Herausforderungen, die es noch zu lösen gilt.
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3D-Druck, Knochen, CD Labor, Stefan Baudis
(c) CD Labor - Johannes Stögerer und CD-Labor-Leiter Stefan Baudis (rechts) forschen nach Möglichkeiten um Knochen aus 3D-Druck herzustellen.

Health-Tech und die „Life Sciences“ haben in den letzten Jahren öfters Lösungen in der medizinischen Forschung aufgezeigt. Sei es ein bionischer Anzug oder eine Blutdruck-App, der Bereich schreitet rasant voran. Aktuell erforscht nun ein Team unter der Leitung von Stefan Baudis im neuen „CD-Labor für Fortschrittliche Polymere für Biomaterialien und den 3D-Druck“, wie man Knochen mittels 3D-Druck herstellen kann.

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Material für 3D-Druck gesucht

Der Grundgedanke dabei: Dem Patienten, dem durch Unfälle oder OPs Knochen im Gesicht, Kiefer und Schädel fehlen, selbige zu ersetzen. Die Schwierigkeit dabei ist, passende Materialien für den Aufbau von Knochen zu finden, die sich im 3D-Druck verarbeiten lassen. „Es gibt zwei Arten von Zellen“, erklärt Baudis im Gespräch mit dem brutkasten, „jene, die Knochen abbauen und jene, die sie aufbauen. Daher können Knochenbrüche ganz von selbst wieder verheilen.“ Die Idee daher: Ein Material zu entwickeln, das von Zellen besiedelt werden kann.

Knochengerüst innerhalb weniger Stunden

Baudis spricht in diesem Zusammenhang von einem Gerüst bzw. einer Gesamtstruktur für den Körper, die es körpereigenen Zellen erlaubt, das Material zu einem ganz normalen Knochen umzubauen. Ein beschädigtes Knochenstück ließe sich so mit modernen bildgebenden Verfahren präzise vermessen. Am Computer könnte man dann den gewünschten Knochenabschnitt genau auswählen, der 3D-Drucker würde dann innerhalb von einigen Stunden Schicht für Schicht ein Knochengerüst mit genau der richtigen Form erzeugen, das dann bei der Operation mit dem natürlichen Knochen verklebt wird.

„Implantat darf sich nicht abbauen, bevor Knochen aufgebaut ist“

Dabei gibt es jedoch noch einige Herausforderungen zu überwinden, wie der Experte weiter ausführt. Die Forscher wenden beim 3D-Druck das FDM-Verfarhen (Fused Deposition Modeling) an, bei dem ein Objekt schichtweise aufgebaut wird. Das künstlich hergestellte Knochengerüst muss sodann eine poröse Struktur haben, damit knochenaufbauende Körperzellen eindringen können und der Stofftransport funktioniert. Es muss fest, aber nicht zu spröde sein, damit es nicht sofort bricht und vom Körper in überschaubarer Zeit abgebaut werden kann. Und am Ende, wenn es durch natürlichen Knochen ersetzt wurde, soll vom Gerüst nichts mehr übrig bleiben. Außerdem sollen Partikel aus Calciumphosphat bereits im Gerüst eingebaut sein, die dann in das Knochenmaterial umgewandelt werden. „Das Implantat darf sich nicht abbauen, bevor der Körper den Knochen aufgebaut hat“, sagt Baudis.

Bioresorbierbare Keramik als Knochenersatz

Das Material muss zudem bei Raumtemperatur flüssig bleiben, bis es mit Licht der passenden Wellenlänge bestrahlt wird. Dadurch wird dann eine chemische Kettenreaktion ausgelöst, die das Material genau an den bestrahlten Stellen aushärtet (Stereolithografie). Zu diesem Zweck arbeiten die Forscher mit Lithoz, einem Technologieanbieter für 3D-Druck für Hochleistungskeramik und bioresorbierbare Keramiken,zusammen. Deren Materialien – Tricalciumphosphat und Hydroxylapatit – sind keramische Werkstoffe, die sich aufgrund ihrer osteokonduktiven und bioresorbierbaren Materialeigenschaften als Knochenersatzmaterial eignen.

„Noch in Kinderschuhen“

Zwecks klinischer Umsetzbarkeit des Vorhabens wird das Projekt von der Trauma Care Consult Traumatologische Forschung Gemeinnützige Gesellschaft (TCC) unterstützt. Und wie lange wird es dauern, bis der 3D-Druck-Knochenersatz weitläufig nutzbar wird? „Wir stecken noch in den Kinderschuhen und betreiben Grundlagenforschung“, sagt Baudis: „Das CD-Labor ist eine große Chance, an dessen Ende wir hoffen, ein Baukasten-System entwickelt zu haben, mit dem wir die Abbaugeschwindigkeit des Materials regulieren können.“


⇒ Christian Doppler Forschungsgesellschaft

 

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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