Ziel dieses Arbeitskreises ist die deutschlandweite Vernetzung der Aktivitäten in den Bereichen kontextsensitive Assistenzsysteme und Entscheidungsunterstützung. 

Konkret arbeiten wir an multizentrischer Datensammlung, insbesondere von Operationsvideos, deren Annotation mittels gemeinsamer Tools und Protokolle, sowie darauf aufbauend dem Einsatz maschineller Lernverfahren und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der chirurgischen Therapieentscheidung und Therapiedurchführung. Die Ergebnisse der maschinellen Lernverfahren werden in chirurgische Assistenzsysteme integriert.

Beispiele konkreter klinischer Anwendungen, die wir bearbeiten, sind dabei die patient:innenindividuelle Vorhersage postoperativer Komplikationen, Mortalität sowie Langzeitüberleben, die intraoperative Anzeige von Ziel- und Risikostrukturen zum richtigen Operationszeitpunkt, oder semiautonome kognitive Chirurgieroboter für Kameraführung oder Gewebemanipulation.

Leitung des Arbeitskreises:

Dr. M. Wagner Heidelberg		Dr. Fiona Kolbinger Dresden