REPAIR

Recommendation for Evidence-based Preoperative AI-controlled virtual Reduction and osteosynthesis of complex fractures

KI-basierte Empfehlungen für die anatomische Reposition und osteosynthetische Versorgung komplexer Frakturen der Extremitäten zur Unterstützung von Unfallchirug:innen

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Motivation

Komplexe Frakturen mit Gelenkbeteiligung stellen eine große Herausforderung für Chirurg:innen dar. Erfolgt eine anspruchsvolle Versorgung mit anatomischer Reposition und stabiler Osteosynthese nicht ausreichend, drohen verlängerte Therapieverläufe und eine deutlich frühere Arthroseentstehung. Unter anderem das Wissen um die korrekte Positionierung von Implantaten ist entscheidend für den Heilungserfolg und Fehler liegen entsprechend oft in der falschen Wahl von Implantaten oder chirurgischer Techniken. In einer Studie zeigten sich beispielsweise unter Tibiakopffrakturen in ca. 31 % operative Misserfolge, wobei die Gründe v.a. bei einer unzureichenden Reposition (84 %) und inadäquater Implantatpositionierungen (76 %) lagen. Es fehlt heute immer noch an Unterstützungsangeboten, um die Reposition komplexer Frakturen und ihre osteosynthetische Versorgung auf Basis bestehender Leitlinien und Empfehlungen präoperativ umfassend und schnell planen zu können.

Innovation

Ziel des REPAIR Projekts ist es, unfallchirurgisch tätige Chirurginnen und Chirurgen mit KI-basierten Empfehlungen für die anatomische Reposition und osteosynthetische Versorgung komplexer Frakturen der Extremitäten zu unterstützen. Durch eine Analyse von präoperativen CT-Datensätzen soll zunächst eine KI-geleitete virtuelle interaktive anatomische Repositionsempfehlung für mehrfragmentäre Frakturen gegeben werden. Durch eine Algorithmen-gestützte Analyse jeweils aktueller bestehender Leitlinien und wissenschaftlicher evidenzbasierter Leitpublikationen soll dann eine 3D-Abbildungsempfehlung mit konkreten Implantaten (Platten/Schrauben/Drähte) zum optimal geeigneten Osteosyntheseverfahren gegeben werden. Langfristig soll dadurch die Zahl von Komplikationen reduziert, und durch verbesserte Repositionsergebnisse ein besseres Patientenoutcome erreicht werden.