Multi-site study of surgical practice in neurosurgery based on surgical process models.

Surgical Process Modelling (SPM) was introduced to improve understanding the different parameters that influence the performance of a Surgical Process (SP). Data acquired from SPM methodology is enormous and complex. Several analysis methods based on comparison or classification of Surgical Process Models (SPMs) have previously been proposed. Such methods compare a set of SPMs to highlight specific parameters explaining differences between populations of patients, surgeons or systems. In this study, procedures performed at three different international University hospitals were compared using SPM methodology based on a similarity metric focusing on the sequence of activities occurring during surgery. The proposed approach is based on Dynamic Time Warping (DTW) algorithm combined with a clustering algorithm. SPMs of 41 Anterior Cervical Discectomy (ACD) surgeries were acquired at three Neurosurgical departments; in France, Germany, and Canada. The proposed approach distinguished the different surgical behaviors according to the location where surgery was performed as well as between the categorized surgical experience of individual surgeons. We also propose the use of Multidimensional Scaling to induce a new space of representation of the sequences of activities. The approach was compared to a time-based approach (e.g. duration of surgeries) and has been shown to be more precise. We also discuss the integration of other criteria in order to better understand what influences the way the surgeries are performed. This first multi-site study represents an important step towards the creation of robust analysis tools for processing SPMs. It opens new perspectives for the assessment of surgical approaches, tools or systems as well as objective assessment and comparison of surgeon’s expertise

Decision fusion in healthcare and medicine : a narrative review

Objective: To provide an overview of the decision fusion (DF) technique and describe the applications of the technique in healthcare and medicine at prevention, diagnosis, treatment and administrative levels. Background: The rapid development of technology over the past 20 years has led to an explosion in data growth in various industries, like healthcare. Big data analysis within the healthcare systems is essential for arriving to a value-based decision over a period of time. Diversity and uncertainty in big data analytics have made it impossible to analyze data by using conventional data mining techniques and thus alternative solutions are required. DF is a form of data fusion techniques that could increase the accuracy of diagnosis and facilitate interpretation, summarization and sharing of information. Methods: We conducted a review of articles published between January 1980 and December 2020 from various databases such as Google Scholar, IEEE, PubMed, Science Direct, Scopus and web of science using the keywords decision fusion (DF), information fusion, healthcare, medicine and big data. A total of 141 articles were included in this narrative review. Conclusions: Given the importance of big data analysis in reducing costs and improving the quality of healthcare; along with the potential role of DF in big data analysis, it is recommended to know the full potential of this technique including the advantages, challenges and applications of the technique before its use. Future studies should focus on describing the methodology and types of data used for its applications within the healthcare sector

Perspektivenorientierte Erkennung chirurgischer Aktivitäten im Operationssaal

Die Dissertation beschäftigt sich mit der automatischen Erkennung chirurgischer Aktivitäten im Operationssaal, welche einen wichtigen Bestandteil im automatischen chirurgischen Assistenzprozess darstellt. Die automatische Assistenz ist eine der wichtigen Entwicklungen bei der fortschreitenden Technisierung in der Chirurgie. Es werden Anforderungen an ein Erkennungssystem definiert sowie ein entsprechendes Erkennungsmodell entworfen und untersucht. Die Evaluation bedient sich simulierter chirurgischer Eingriffe mit hoher Realitätsnähe. Die Ergebnisse zeigen eine grundlegende Eignung des Modells für die automatische Aktivitätserkennung multipler Eingriffstypen. Mögliche Weiterentwicklungen könnten die vorgestellte Lösung weiter vorantreiben

Evolution von Distanzmaßen für chirurgische Prozesse

Der Operationssaal ist ein hochkomplexes System mit dem Ziel patientenindividuelle Therapien zum Erfolg zu führen. Schwerpunkt dieser Arbeit ist der Arbeitsablauf des Chirurgen. Ein chirurgischer Prozess beinhaltet die durchgeführten Arbeitsschritte des Operateurs während eines Eingriffffs. Der protokollierte chirurgische Prozess ist Ausgangspunkt der Untersuchungen. Es wurde eine Methodik entwickelt, die mit statistischen und standardisierten Verfahren Unterschiede zwischen dem Ablauf verschiedener chirurgischer Prozesse messen kann. Dazu wurden die vier Distanzmaße Jaccard, Levenshtein, Adjazenz und Graphmatching auf chirurgische Prozesse angewandt. Eine Evaluation anhand von Daten einer Trainingsstudie zur Untersuchung laparoskopischer Instrumente in der minimalinvasiven Chirurgie bildet die Grundlage zur Bestimmung von Levenshteindistanz und Adjazenzdistanz als die Maße, die optimal geeignet sind Unterschiede zwischen chirurgen Prozessen zu messen. Die Retrospektivität der Distanzanalyse wird aufgehoben indem folgende Hypothese untersucht wird: Es gibt einen Zusammenhang zwischen der Distanz zur Laufzeit eines chirurgischen Eingriffs mit der Distanz nach kompletten Ablauf des Eingriffs. Die Hypothese konnte bestätigt werden. Der Zusammenhang zwischen Prozessablauf und Qualität des Prozessergebnisses wird mit folgender Hypothese untersucht: Je größer die Distanz eines chirurgischen Prozesses zum Best Practice, desto schlechter ist das Prozessergebnis. In der Chirurgie ist der Best Practice der chirurgische Prozess, der als die beste Prozedur angesehen wird, um das angestrebte Therapieziel zu erreichen. Auch diese Hypothese konnte bestätigt werden. Die Anwendung der Distanzmaße in der klinischen Praxis erfolgte beispielhaft an Eingriffffen aus der Neurochirurgie (zervikale Diskektomie) und der HNO (Neck Dissection). Insgesamt wurde mit der in dieser Arbeit dargelegten grundlegenden Methodik der Distanzmaße bei der Analyse chirurgischer Prozesse ein Grundstein für vielfältige weitere Untersuchungen gelegt

Herausforderungen bei der Prozessunterstützung im Operationssaal: Aktivitätserfassung und Datenspeicherung als Grundlage zur Erkennung des chirurgischen Prozesses

Die aktuelle Gesundheitsversorgung ist geprägt durch eine steigende Komplexität, die durch die Verzahnung verschiedener medizinischer Bereiche und die Nutzung immer komplexerer, technisch unterstützter Behandlungsmöglichkeiten bedingt ist. Gleichzeitig stehen Kliniken und das medizinische Fachpersonal unter einem hohen Kosten- und Zeitdruck. Für das Erreichen einer optimalen Behandlung des Patienten durch minimalinvasive und mikrochirurgische Eingriffe sind zunehmend Ansätze notwendig, die auf eine Interoperabilität verschiedener Systeme setzen und die Verwendung von zusätzlichen (semi )automatischen Unterstützungssystemen ermöglichen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Herausforderungen bei der Prozessunterstützung im Operationssaal. Dabei liegt der Fokus auf der Aktivitätserfassung und Datenspeicherung als Grundlage zur Erkennung des chirurgischen Prozesses. In einem ersten Schritt wurde ein theoretisches Vorgehensmodell für die intraoperative Prozessunterstützung auf der Basis eines geschlossenen Regelkreises entwickelt. Dabei steht der chirurgische Prozess im Zentrum. In weiteren Schritten wurden ein System zur Erfassung des aktuellen Arbeitsschrittes auf Basis der vorhandenen Videodaten (z.B. Mikroskopie, Ultraschall) sowie eine zentrale Speicherlösung für den Operationssaal entwickelt. Diese zentralen Komponenten sollen es Systemen ermöglichen, während des Eingriffs Daten an die verschiedenen Nutzer bereitzustellen und diese gleichzeitig für eine spätere Dokumentation vorzuhalten. Im weiteren Verlauf der Arbeit werden Ansätze zum Erreichen einer Interoperabilität von Medizingeräten und IT-Systemen im Gesundheitswesen vorgestellt, da technische Systeme neben zusätzlicher Sensorik eine wertvolle Informationsquelle für die Erfassung des aktuellen Prozesses im Operationssaal darstellen. Im Rahmen der Arbeiten des Projektes OR.NET (BMBF, 2012-2016) wurde mit der IEEE 11073-SDC-Standardfamilie eine Möglichkeit zur offenen Vernetzung geschaffen. Konzeptionell integriert werden die Systeme durch eine Beschreibung von Mehrwertdiensten von der einfachen Anzeige von Geräteparametern bis hin zur Teilautomatisierung von technischen Arbeitsschritten auf Basis des Kommunikationsstandards IEEE11073-SDC. Diese wurden basierend auf dieser Basistechnologie gemeinsam mit verschiedenen Projektpartnern entwickelt und mit Klinikern und Klinikbetreibern evaluiert. Die Ergebnisse der Evaluation zeigen, dass durch eine syntaktische und semantische Interoperabilität neue, nutzbringende Funktionen umgesetzt und die Arbeit der verschiedenen Nutzergruppen im Gesundheitssystem effektiv unterstützt werden können.:Inhalt Abstract Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation für diese Arbeit 1.2 Zielsetzung der Arbeit 2 Grundlagen der Arbeit 2.1 Aktuelle Operationssäle 2.2 Prozessunterstützung 2.2.1 Workflow und Prozessmodellierung 2.2.2 Workflow in der Medizin 2.2.3 Kontextsensitive Systeme 2.3 Klinische Anwendungsfälle im Rahmen der Arbeit 2.3.1 Intrakranielle Eingriffe am Gehirn 2.3.2 Transsphenoidale Hypophysenadenomentfernung 2.3.3 Sanierende Ohr-OP 3 Vorgehensmodell zur Prozessunterstützung 3.1 Interpretation und Action 3.2 Data analysis und Monitoring 3.3 Mögliche Herangehensweisen bei der Umsetzung einer Prozessunterstützung 4 Erfassung prozessrelevanter Daten im Operationssaal 4.1 Stand der Forschung 4.1.1 Team Assessment und Performanzüberwachung 4.1.2 OP-Dokumentation, Qualitätssicherung und Elektronische Patientenakte (EPA) 4.1.3 Workflow Recognition 4.2 Erkennung der Interaktion zwischen Medizingerät und medizinischem Personal basierend auf der Analyse von Videodaten 4.2.1 Methode 4.2.2 Evaluation 4.2.3 Diskussion 4.3 Erfassung von Informationen durch OP-Integration 4.3.1 Stand der Forschung 4.3.2 Grundlagen des Projektes OR.NET 4.3.3 Zusammenfassung 5 Datenspeicherung im Operationssaal (Surgical Data Recorder und die Erweiterungen auf Basis von OR.NET) 5.1 Surgical Data Recorder 5.1.1 Anforderungsanalyse 5.1.2 Systemkonzept 5.1.3 Evaluationsstudie 5.2 Anpassungen des Datenaufzeichnungskonzeptes im Rahmen des OR.NET-Projekts 5.3 Diskussion und Vergleich der Ansätze 6 Mehrwertdienste auf Basis einer offenen Vernetzung 6.1 Setzen von eingriffsspezifischen Informationen auf den angeschlossenen Geräten 6.2 Anzeige von Informationen im Sichtfeld des Chirurgen 6.3 Mehrwerte durch Datenintegration 6.4 Funktionen mit Nutzung von Prozessinformationen 7 Entwicklung der OP-Demonstratoren und Evaluation der implementierten Mehrwertdienste mit verschiedenen Anwendergruppen 7.1 Anforderungsanalyse für den Leipziger Demonstrator 7.2 Infrastruktur des Demonstrators 7.3 Integrationsszenarien in den Demonstratoren 7.4 Umgesetzte Mehrwertdienste im Leipziger Demonstrator 7.5 Vorgehen bei der Evaluation des Leipziger Demonstrators 7.5.1 Technische Evaluation 7.5.2 Klinische Evaluation 7.6 Ergebnisse der Evaluation 7.6.1 Technische Evaluation 7.6.2 Klinische Evaluation 7.7 Diskussion der Ergebnisse 8 Ausblick auf Weiterentwicklungen der offenen Vernetzung im Operationssaal 9 Zusammenfassung 10 Literatur 11 Anhang 11.1 Modellierung der sanierenden Ohr-OP als EPK inkl. möglicher Vernetzungsszenarien 11.2 Übersicht der umgesetzten Use-Cases im Leipziger Demonstrator 136 11.3 Fragenkatalog OP-Personal 11.4 Fragebogen Betreiber 12 Eigenständigkeitserklärung 13 Eigene Literatur 14 Danksagun