Für Medizinstudierende: Chirurgie von innen gesehen

Kurz gesagt

Sie annotieren in Ihrem Browser Aufnahmen echter Operationen: Sie umranden Organe und Instrumente und markieren die Phasen des Eingriffs. Auf dieser Annotation werden Bildverarbeitungsmodelle für die Chirurgie trainiert und getestet.

Für Sie ist das eine Möglichkeit, vor Ihrem ersten Nachtdienst Hunderte von Operationen zu sehen, Ihre Anatomie an echtem Gewebe zu prüfen und Daten für eine Seminararbeit, eine Abschlussarbeit oder einen Konferenzvortrag zu bekommen.

Was Sie davon haben

Ein echtes medizinisches KI-Projekt

Das ist keine Unterrichtsübung. Es ist ein offenes Forschungsprojekt. Sie arbeiten mit denselben Datensätzen, die Forschungsgruppen weltweit nutzen – Cholec80, Endoscapes2023, AutoLaparo – in einem professionellen Annotationswerkzeug, CVAT, nach den Qualitätsregeln, die wissenschaftliche Publikationen erwarten. Ihre Annotation wird Teil der Daten, mit denen Modelle lernen und getestet werden.

Fallerfahrung

Die laparoskopische Cholezystektomie gehört zu den häufigsten Operationen der Allgemeinchirurgie. In einem Semester im Projekt sehen Sie Dutzende davon von Anfang bis Ende, vom Setzen der Trokare bis zur Entfernung der Gallenblase.

Sie sehen, wie dieselbe Operation unter verschiedenen Bedingungen abläuft, wie Blutungen, Rauch und Verwachsungen aussehen und wie eine Chirurgin oder ein Chirurg die „Critical View of Safety“ erreicht, bevor der Gang geclippt wird. Kein Lehrbuch bietet diese Menge, und ein einzelner Besuch im Operationssaal, bei dem man meist die Rücken des Teams sieht, auch nicht.

Anatomie mit Feedback

Ihre ersten Aufgaben sind Kalibrierungsaufgaben: Bilder, die bereits eine Referenzannotation von Fachleuten haben. Sie umranden Gallenblase, Ductus cysticus und Leber und erhalten einen Bericht darüber, wie genau Ihre Umrandung für jede Struktur mit der Referenz übereinstimmte.

Es ist wie ein anatomisches Praktikum, bei dem jedes Präparat eine genaue Lösung hat – nur ist das Gewebe lebendig und wird durch ein Laparoskop betrachtet. Strittige Bilder prüft ein Chirurg, die klinische Leitung des Projekts, und die Entscheidungen gehen in ein gemeinsames Protokoll, das alle Beteiligten lesen können.

Wie medizinische KI wirklich funktioniert

Sie verfolgen den ganzen Weg vom Bild zum Modell: wie Daten gesammelt werden, warum Annotierende übereinstimmen müssen, wie ein Modell lernt und warum es versagt.

Wenn in Ihrem Krankenhaus ein „intelligenter“ Assistent eingeführt wird, wissen Sie, mit welchen Daten er trainiert wurde und wo man ihm nicht trauen darf. Diesen kritischen Blick wird bald jede Ärztin und jeder Arzt brauchen.

Eine geschätzte Fähigkeit

Das Annotieren medizinischer Bilder und Videos ist eine eigene Kompetenz zwischen Medizin und Daten. Die Erfahrung, nach einer strengen Richtlinie zu arbeiten, mit Qualitätskontrolle und Übereinstimmungsmetriken, ist nützlich in Forschungsgruppen, in klinischen Studien und in Unternehmen, die medizinische Software entwickeln.

Forschung mit echten Daten

Studentischer Forschung fehlen meist Daten: Sie müssen erhoben, genehmigt und annotiert werden. In diesem Projekt ist diese Arbeit erledigt oder im Gange. Wir haben mehr als 50 Forschungsthemen gesammelt, von der Anatomie des Calot-Dreiecks bis zu der Frage, wie sehr Annotierende automatischen Vorschlägen vertrauen.

Konferenzen

Sie können Ergebnisse aus dem Projekt auf studentischen Forschungskonferenzen und in den Nachwuchssitzungen chirurgischer und anatomischer Kongresse vorstellen. Das Projekt hilft bei Daten, Methoden und der Durchsicht Ihres Abstracts vor der Einreichung.

Anerkennung

• Ein Profil auf der Website in der Liste der Mitwirkenden, mit Ihrer Einwilligung. Es zeigt Ihre Rolle und die Stunden akzeptierter Annotation.
• Mitautorenschaft bei Projektpublikationen nach derselben Regel wie für alle Annotierenden: mindestens 20 Stunden annotiertes und akzeptiertes Material, auf Grundlage einer Beitragsvereinbarung.
• Teilnahmebescheinigung: Auf Wunsch schreibt das Projekt einen Brief, der Ihre Rolle und den Arbeitsumfang beschreibt, für ein Portfolio, ein Stipendium oder eine Bewerbung.

Publikationen und Vorträge helfen Ihrem Portfolio. Viele Universitäten rechnen sie bei der Zulassung zur Weiterbildung und zur Promotion als individuelle Leistungen an. Die Regeln hängen von der Universität und vom Jahr ab, prüfen Sie also Ihre eigenen.

Menschen

Sie arbeiten mit Chirurgen, Ingenieuren für maschinelles Lernen und Studierenden anderer Universitäten und Städte zusammen. Diese Kontakte helfen bei der Wahl von Fachrichtung, Weiterbildungsstelle und Betreuung.

So funktioniert es

1. Bewerben. Schreiben Sie uns: Ihr Studienjahr, Ihre Universität und was Sie interessiert.
2. Einführung. Ein kurzes Online-Treffen, die Annotationsrichtlinie und eine Einweisung in CVAT. Ein Administrator legt Ihr Konto an; eine Selbstregistrierung gibt es nicht.
3. Kalibrierung. Aufgaben auf Bildern mit Referenzannotation und ein Bericht darüber, wie nah Sie ihr kamen.
4. Echte Aufgaben. Pakete von 50–100 Bildern oder ein Video. Eine zweite Person prüft jedes Paket; ein Chirurg prüft strittige Bilder.
5. Ihr eigenes Thema. Optional eine Seminararbeit, eine Abschlussarbeit oder ein Vortrag aus der Themenliste oder nach Ihrer eigenen Idee.

Zeit: etwa 2–4 Stunden pro Woche, wann es Ihnen passt und aus jeder Stadt. Sie brauchen einen Computer mit Browser und Maus; ein Grafiktablett ist bequemer, aber nicht erforderlich.

Wen wir suchen

• Studierende der Medizin und der Pädiatrie, die die Anatomie des Menschen bestanden haben.
• Fortgeschrittene Studierende und Ärztinnen und Ärzte in Weiterbildung mit Interesse an Chirurgie, Anatomie, Radiologie oder medizinischer Informatik.
• Studierende der Biomedizintechnik und der Informatik, für die Arbeit an der Grenze zwischen Medizin und Daten.

Sie müssen nicht programmieren können.

Was Sie vorab wissen sollten

• Nur offene und erlaubte Daten. Das Projekt arbeitet mit veröffentlichten, de-identifizierten Datensätzen und mit Videos, deren Urheber schriftlich zugestimmt haben. Laden Sie niemals Aufnahmen aus Ihrem Krankenhaus oder Praktikum, Patientenfotos oder irgendwelche Angaben zu Patienten hoch.
• Annotation ist keine Diagnose. Ihre Umrandungen sind Forschungsdaten. Die klinische Leitung des Projekts hat bei medizinischen Definitionen das letzte Wort.
• Nur für Forschungszwecke. Die Modelle des Projekts sind nicht für die Behandlung von Patienten gedacht.
• Das Projekt steht am Anfang. Wir bereiten die Daten vor und lassen die Annotationsrichtlinie genehmigen; die Pilotaufgaben beginnen danach. Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, um einzusteigen und zur ersten Gruppe von Annotierenden zu gehören.

So machen Sie mit

Schreiben Sie an support@opensurgicalvision.org mit dem Betreff „Student: annotation“ (auf Englisch, damit das Team die Post sortieren kann) oder hinterlassen Sie eine Nachricht in den Projektdiskussionen.

Sie studieren Informatik? Sie haben eine eigene Seite.

Sie sind Lehrende/r und möchten eine Gruppe mitbringen? Siehe die Seite für Lehrende und Fachbereiche.