Warum es dieses Projekt gibt
Eine Chirurgie, die mehr sieht
Ins Operationsteam kommt ein neues Mitglied: ein KI-Assistent. Er erkennt im Video Organe, Gefäße und Instrumente, weiß, in welcher Phase sich die Operation befindet, und warnt, wenn sich ein Instrument einer gefährlichen Struktur nähert. Bevor der Gang geclippt wird, kann er prüfen, ob die „Critical View of Safety“ erreicht ist, und nach der Operation kann er helfen, die Aufnahme auszuwerten und einem jungen Chirurgen zu zeigen, wo die entscheidenden Weichenstellungen lagen.
Der nächste Schritt sind autonome chirurgische Systeme, die einzelne Schritte einer Operation unter der Aufsicht eines Chirurgen ausführen. Erste Experimente gibt es bereits. 2022 führte der Roboter STAR selbstständig eine laparoskopische Darmanastomose an Schweinen durch. 2025 führte das System SRT-H, trainiert mit Videos von Chirurgen, die Clip-und-Durchtrennungs-Phase einer Cholezystektomie an Schweineorganen außerhalb eines lebenden Körpers aus. Bis zum Einsatz bei Patienten ist es noch weit: Es braucht Jahre an Tests, klinische Studien und behördliche Entscheidungen.
Alle diese Systeme teilen ein Fundament: Aufnahmen von Operationen, die von Fachleuten annotiert und geprüft wurden. Die Qualität dieser Daten bestimmt, was ein System lernt und ob man ihm vertrauen kann. OpenSurgicalVision baut kein Medizinprodukt: Wir bauen eine offene Forschungsgrundlage, auf der sich solche Systeme ehrlich trainieren und testen lassen.
Wissen und Technologie für alle
Nach Angaben der Lancet-Kommission für globale Chirurgie (2015) haben etwa fünf Milliarden Menschen, zwei Drittel der Weltbevölkerung, keinen Zugang zu sicherer, bezahlbarer chirurgischer und anästhesiologischer Versorgung. In Ländern mit niedrigem und unterem mittlerem Einkommen bleiben neun von zehn Menschen ohne sie.
Wenn KI für die Chirurgie nur in abgeschotteten Laboren entsteht und zu Preisen verkauft wird, die nur große Kliniken in reichen Ländern zahlen können, wird diese Kluft noch tiefer. Technologie, die einer Chirurgin in einem Kreiskrankenhaus helfen könnte, wird zum Privileg derer, die ohnehin die beste Ausstattung und die besten Fachleute haben.
Wir sind überzeugt: Modernes medizinisches Wissen und moderne Technologie müssen ein Gemeingut sein, kein Privileg reicher Länder oder einzelner Kliniken. Deshalb öffnen wir alles, was sich öffnen lässt: Code, Modelle, Evaluationsmethoden, Experimentergebnisse einschließlich der gescheiterten, und Lehrmaterial. Eine Universität, ein Krankenhaus oder eine Forscherin in jedem Land kann unsere Arbeit prüfen, wiederholen und verbessern. Ein Student in jeder Stadt lernt mit denselben Materialien wie Studierende an führenden Zentren.
Was heute im Weg steht
Forschung zu Operationsvideos lässt sich schwer vergleichen: Teams verwenden unterschiedliche Daten, annotieren sie unterschiedlich und setzen unterschiedlich viel Rechenleistung ein. Eine beeindruckende Zahl in einem Artikel lässt sich oft nicht reproduzieren.
OpenSurgicalVision will das ändern. Wir bauen eine offene, gemeinsame Grundlage auf:
- Daten mit klarer Herkunft und Lizenz;
- Modelle, die jeder reproduzieren kann;
- ein Experimentprotokoll, das zeigt, was funktioniert hat und was nicht.
Das Projekt steht erst am Anfang. Diese Seite beschreibt, wohin wir wollen; was schon erledigt ist, zeigt die Roadmap.
Drei Momente einer Operation
Wir denken die Arbeit anhand von drei Phasen der Chirurgie:
- Vor der Operation – 3D-Modelle von Organen, aufgebaut aus CT und MRT.
- Während der Operation – Erkennung von Instrumenten, Anatomie und Phasen im Video.
- Nach der Operation – eine strukturierte Zeitleiste und eine Zusammenfassung der Aufnahme.
Das ist eine Karte von Forschungsfragen, kein fertiges System. Mehr dazu unter So funktioniert es.
Warum offen
- Ein überprüfbares Experiment ist nützlicher als eine beeindruckende Demo.
- Offene Arbeit lässt nicht nur Programmierende teilnehmen: Annotation, Tests, Schreiben, Übersetzen und Lehren zählen alle.
- Negative Ergebnisse sparen anderen Forschenden Zeit.
Menschen treffen die medizinischen Entscheidungen
Annotationsregeln, strittige Fälle und medizinische Formulierungen genehmigt die klinische Leitung, ein praktizierender Chirurg. Diese Verantwortung lässt sich weder an ein Modell abgeben noch per Abstimmung klären.
Informieren Sie sich über die Rollen im Team, Möglichkeiten mitzuwirken und die Grenzen des Projekts.
Kontakt
- Fragen, Support und Anfragen: support@opensurgicalvision.org
- Postfach des Projekts: opensurgicalvision@proton.me
Beide Adressen sind offiziell. Senden Sie niemals Patientendaten, medizinische Unterlagen oder Aufnahmen von Operationen per E-Mail.