Das Arbeitsumfeld und die Arbeitsabläufe im Operationssaal werden durch die Einführung neuer technischer Systeme zunehmend komplexer. Dies resultiert in einem erhöhten Aufwand für Konfiguration und Informationssuche und kann den Arbeitsprozess des Chirurgen langwieriger und fehleranfälliger gestalten. Ein situationsangepasstes Verhalten der technischen Systeme kann zur Reduktion dieses zusätzlichen Arbeitsaufwands führen. Chirurgische Arbeitsprozesse sind jedoch durch eine hohe Varianz und schwer quantifizierbare Einflüsse, wie z.B. Patientenanatomie und -pathologie, gekennzeichnet. Im Rahmen der Dissertation werden die Workflowmanagementkonzepte auf die Anforderungen in der Chirurgie angepasst und damit ein Beitrag zur Weiterentwicklung des Operationssaals zu einer kooperativen technischen Arbeitsumgebung geleistet.
Informationen über den aktuellen Verwendungskontext eines Medizingerätes, insbesondere über den chirurgischen Arbeitsprozess, sind für die Implementierung von intelligentem Verhalten technischer Systeme erforderlich. Im Fokus der Dissertation stehen dabei drei relevante Aufgabenbereiche für die Umsetzung situationsbezogener Konfiguration der technischen OP-Umgebung: Die formale Modellierung chirurgischer Arbeitsabläufe und ihrer Varianz, die intraoperative Verarbeitung von Prozessinformationen und, basierend darauf, die Implementierung geeigneter Assistenzfunktionen für den Chirurgen und das OP-Personal.
Zur Umsetzung eines situationsangepassten Systemverhaltens von Medizingeräten wird ein Workflowinformationssystem (WIS) konzipiert und implementiert. Das WIS stellt prozessbezogene Informationen taxonomisch strukturiert im OP-Netzwerk bereit. Im Rahmen der Arbeit werden basierend darauf Implementierungsstrategien für eine regelbasierte Adaption von Medizingeräten vorgeschlagen. Die entwickel\ten Modellformen und Algorithmen werden anhand klinischer Anwendungsfälle aus der Augen-, der HNO- und der Neurochirurgie mit insgesamt rund zweihundert Aufzeichnungen chirurgischer Prozesse evaluiert. Außerdem werden exemplarische Anwendungen der entwickelten Technologien in Szenarien aus der HNO-Chirurgie im Rahmen eines realitätsnahen Demonstrators umgesetzt.
Die Dissertation kombiniert und adaptiert Methoden aus den Bereichen maschinelles Lernen, Workflowmanagement und wissensbasierte Systeme, um Strategien zur Implementierung von workflow-gestützten Mehrwertfunktionen in vernetzten Operationssälen aufzuzeigen. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf der formalen Repräsentation chirurgischer Abläufe und ihrer Varianzen sowie der Realisierung von regelbasiertem, situationsabhängigem Systemverhalten unter Berücksichtigung des erforderlichen Risiko\-managements für Medizingeräte.:1 Introduction 1
1.1 Scopes and aims . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2 Background 7
2.1 Today's operating rooms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Digital operating rooms and integration infrastructures . . . . . . . . . . 10
2.3 Workflows and process modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.1 Terms and definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.2 Business process modeling approaches . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.3 Workflows in the surgical domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.4 Surgical workflow recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4 Knowledge-based systems and context-awareness . . . . . . . . . . . . . 20
2.5 Clinical use cases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5.1 Eye cataract surgery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5.2 Functional Endoscopic Sinus Surgery . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.5.3 Lumbar discectomy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.5.4 Intracranial tumor removal procedures . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.6 Positioning of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3 Modeling of surgical procedures 31
3.1 General modeling approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.1.1 Requirements of modeling and intraoperative tracking of surgical
procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.1.2 Multi-perspective workflow modeling . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2 Process instance models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3 Generalized surgical process models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3.1 State-transition models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2 Surgical Workflow Trace Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3.3 Adaptive Trace Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.4 Abstract surgical process models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.4.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4.2 Modeling method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4.3 Technical resource usage modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.5 Discussion on modeling of surgical procedures . . . . . . . . . . . . . . . 54
4 Intraoperative processing and contextual information 57
4.1 Modeling of surgical situations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.1.1 Model network processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.1.2 Evaluation of the situation classification . . . . . . . . . . . . . . 59
4.1.3 Discussion of situation classification . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.2 Prediction of forthcoming work steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.2.1 Process projection in graph-based models . . . . . . . . . . . . . 68
4.2.2 Evaluation of projection results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
4.3 Additional information entities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.3.1 Surgical procedure meta information . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.3.2 Prediction of remaining intervention time . . . . . . . . . . . . . 77
4.4 Surgical process context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5 Framework for workflow-driven surgical assistance 91
5.1 Design of workflow-driven assistance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.1.1 System environment and requirements . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.1.2 Risk management considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.1.3 Distributed assistance functionalities . . . . . . . . . . . . . . . . 94
5.2 Workflow Information System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.2.1 Conceptualization of a Workflow Information System . . . . . . . 96
5.2.2 System design and implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.2.3 Discussion of the Workflow Information System concept . . . . . 101
5.3 Rule-based automation of OR configuration . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.3.1 Infrastructure and interaction patterns . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.3.2 Representation of rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.3.3 OR configuration profiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
6 Demonstration applications 109
6.1 Process-related data analysis tool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.2 Example clinical use case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.2.1 Simulated procedures in the demonstrator . . . . . . . . . . . . . 111
6.2.2 Demonstration setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.3 Workflow recognition under laboratory conditions . . . . . . . . . . . . . 113
6.4 Implemented assistance functionalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.4.1 Information presentation and documentation support . . . . . . . 118
6.4.2 Context-aware adaptation of OR equipment . . . . . . . . . . . . 125
6.5 Distributed context-aware automation in an integrated surgical working
environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.5.1 Validation of the context-aware applications . . . . . . . . . . . . 131
6.5.2 Example assisted surgical procedure . . . . . . . . . . . . . . . . 139
7 Conclusion and Outlook 143
7.1 Modeling of surgical procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
7.2 Intraoperative processing and contextual information . . . . . . . . . . . 145
7.3 Context-aware assistance technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:21087 |
| Date | 13 April 2018 |
| Creators | Franke, Stefan |
| Contributors | Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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