GraphRAG-basiertes Trainings- und Ausbildungssystem für robotergestützte medizinische Verfahren
Die Ziele des GRATA-Projekts liegen in der Entwicklung eines generischen, modularen Ausbildungs- und Trainingssystems, das die besonderen Anforderungen der robotergestützten Chirurgie adressiert. Am Beispiel der Behandlung der altersabhängigen Makuladegeneration (AMD), bei der weltweit ein massiver Anstieg von Erkrankungsfällen erwartet wird, wird ein System geschaffen, das medizinisches Personal gezielt in der sicheren, präzisen und effizienten Nutzung chirurgischer Roboter schult. Dabei geht es nicht nur um die eigentliche Operation, sondern auch um die strukturierte Vorbereitung und Nachbereitung sowie die klare Rollenverteilung im Operationssaal.
Die größten Herausforderungen bestehen darin, die Komplexität robotergestützter Abläufe durch einheitliche semantische Wissensmodelle abbildbar zu machen, eine sichere und zugleich intuitive Interaktion mit Sprachmodellen zu ermöglichen und durch Sensorintegration verlässliches Monitoring sowie adaptives Feedback zu gewährleisten. Gleichzeitig müssen Ausbildungsumgebungen geschaffen werden, die realistische Trainingssituationen bieten – ohne Patientengefährdung – und die trotz limitierter Verfügbarkeit von Robotersystemen eine kontinuierliche Qualifizierung sicherstellen.
Mit diesem ganzheitlichen Ansatz zielt GRATA darauf ab, Ausbildungskosten zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und die Patientensicherheit in hochsensiblen chirurgischen Verfahren nachhaltig zu verbessern.
fortiss trägt im GRATA-Projekt durch die Entwicklung semantischer Wissensmodelle wesentlich zur Abbildung und Steuerung komplexer, robotergestützter Augenoperationen bei. Zentrale Aufgabe ist die Erstellung von Ontologien, die ein strukturiertes Vokabular für OP-Prozesse, Rollen und Interaktionsobjekte definieren. Darauf aufbauend entwickelt fortiss ein detailliertes OP-Prozessmodell sowie eine semantische Repräsentation der gesamten Operationsumgebung in Form eines Szenegraphen, der statische und dynamische Informationen verknüpft.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von Sensordaten zur Erkennung der Handlungen des medizinischen Personals. Zudem unterstützt fortiss die Entwicklung eines GraphRAG-Systems für die natürlichsprachliche Interaktion mit dem Wissensgraphen sowie weiteren Daten-, Informations- und Wissensquellen. Ergänzend wird ein Framework zur automatisierten Instruktionsgenerierung sowie ein Dialogsystem für kontextabhängige Fragen der Auszubildenden erforscht.
Damit schafft fortiss die Basis für ein intelligentes, modular erweiterbares Trainings- und Assistenzsystem, das über die Augenheilkunde hinaus übertragbar ist.
Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
Förderkennzeichen: 16SV9460
01.10.2025 - 30.09.2028
