Remote-KI-Algorithmus erkennt zuverlässig Sicherheitskriterien in der Kinderchirurgie

Die laparoskopische Cholezystektomie wird zunehmend bei Kindern durchgeführt, dennoch bleibt eine Verletzung des Gallengangs eine schwerwiegende und möglicherweise verheerende Komplikation. Das CVS, das eine vollständige Dissektion des hepatozystischen Dreiecks, eine Trennung der Gallenblase von der Leber und eine klare Visualisierung der beiden in die Gallenblase eindringenden Strukturen erfordert, sollte dieses Risiko verringern. Die korrekte Identifizierung von CVS ist jedoch höchst subjektiv und variiert stark zwischen den Chirurgen. Es gibt standardisierte Bewertungssysteme, die jedoch uneinheitlich angewendet werden, insbesondere in pädiatrischen Einrichtungen, wo Eingriffe weniger häufig sind als bei Erwachsenen. Während sich KI für die CVS-Erkennung in der Erwachsenenchirurgie als vielversprechend erwiesen hat, ist ihr Einsatz bei Kindern und abgelegenen Umgebungen noch völlig unerforscht. Aufgrund dieser Herausforderungen ist eine spezielle Evaluierung der KI-gestützten CVS-Erkennung in Echtzeit bei der laparoskopischen Cholezystektomie bei Kindern dringend erforderlich.

Forscher in Argentinien haben nun genau das getestet. In einer Studie (DOI: 10.1136/wjps-2025-001125), veröffentlicht am 1. Juli 2026 im Weltjournal für Kinderchirurgie ein Team des Hospital del Niño Prof. Dr. Ramón Exeni und des Krankenhauses Dr. Cosme Argerich demonstrierte, dass ein ferngesteuerter KI-Algorithmus CVS während der laparoskopischen Live-Cholezystektomie bei Kindern zuverlässig erkennen kann. Das System verarbeitete chirurgische Videos, die über eine standardmäßige Zoom-Telekonferenzplattform übertragen wurden, identifizierte anatomische Strukturen in Echtzeit und alarmierte den Chirurgen, wenn alle Sicherheitskriterien erfüllt waren – und das alles, ohne dass am Operationsort KI-Hardware vor Ort erforderlich war.

Das Team trainierte seinen KI-Algorithmus zunächst anhand von mehr als 1.000 Bildern, die aus 346 Videos zur laparoskopischen Cholezystektomie bei Erwachsenen extrahiert wurden, und brachte ihm bei, die Zystenarterie, den Zystengang, das hepatozystische Fenster und die Zystenplatte zu erkennen. Anschließend testeten sie das System live an 50 pädiatrischen Patienten im Alter von 6 bis 18 Jahren. Das Operationsvideo wurde 21 Kilometer zu einem zweiten Krankenhaus gestreamt, wo der Algorithmus jedes Bild analysierte und farbige Kästchen um die Zielstrukturen zeichnete – blau für die Zystenarterie, grün für den Zystengang, hellgrau für das hepatozystische Fenster und dunkelgrau für die Zystenplatte. Erst als alle vier gleichzeitig auftauchten, löste das System einen akustischen „Erkannt“-Alarm aus und signalisierte damit, dass die drei Strasberg-Kriterien für CVS vollständig erfüllt waren. Zwei erfahrene Chirurgen, die völlig blind für die Ergebnisse der KI waren, beurteilten unabhängig voneinander das Vorhandensein von CVS. Die Übereinstimmung war perfekt, mit einem Cohen-Kappa-Wert von 1,0. In 38 von 50 Fällen wurde ein komplettes CVS festgestellt. In den verbleibenden 12 Fällen waren sich sowohl der Algorithmus als auch die Chirurgen einig, dass ein oder mehrere Elemente fehlten – am häufigsten die Zystenarterie oder die Zystenplatte. Es traten keine postoperativen Komplikationen auf und durch die Ferneinrichtung traten bis auf drei ausgeschlossene Übertragungsprobleme keine technischen Ausfälle auf. Das System wurde so konzipiert, dass es einer hohen Spezifität Priorität einräumt und Fehlalarme vermeidet, selbst wenn dies zu gelegentlichen falsch-negativen Ergebnissen führen würde.

Die Autoren sagten, das System sei nicht dazu gedacht, das chirurgische Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern als zusätzliche Augen während eines kritischen Schritts der Operation zu fungieren. „Wir haben den Algorithmus so konzipiert, dass er sehr spezifisch ist – er löst nur dann einen Alarm aus, wenn jedes Sicherheitselement sichtbar ist“, erklärten sie. „Das bedeutet, dass einige unvollständige Dissektionen absichtlich übersehen werden, aber es schreit nie. Für Kinderchirurgen, die weit weniger Operationen an der Gallenblase durchführen als ihre erwachsenen Kollegen, könnte diese Art der Fernunterstützung ein echtes Sicherheitsnetz während der Ausbildung oder in Umgebungen mit geringen Ressourcen sein. Wir sehen darin ein skalierbares Werkzeug und keinen Ersatz für Erfahrung.“

Dieser Ansatz könnte dazu beitragen, die Subjektivität der CVS-Erkennung zu verringern, insbesondere in Krankenhäusern ohne spezielle KI-Infrastruktur oder in Krankenhäusern mit geringer pädiatrischer Fallzahl. Da der Algorithmus auf einem Remote-Server läuft und über Standard-Telefonkonferenzen kommuniziert, benötigt der Operationssaal lediglich eine Internetverbindung und eine Videoübertragung. Dieses Design macht eine erweiterte intraoperative Anleitung potenziell für kommunale Krankenhäuser und chirurgische Ausbildungszentren zugänglich. Die Autoren weisen darauf hin, dass noch größere, multizentrische prospektive Studien erforderlich sind, insbesondere um das System bei jüngeren Kindern unter 5 Jahren und bei Patienten mit schwerer Entzündung oder seltenen anatomischen Variationen wie anormalen Gängen oder überzähligen Arterien zu testen. Bei weiterer Validierung könnte die KI-gestützte CVS-Fernerkennung ein praktisches, skalierbares Werkzeug zur Verbesserung der chirurgischen Sicherheit bei der laparoskopischen Cholezystektomie bei Kindern weltweit werden.

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