Leipzig, 3.11.2026: Im Operationssaal der Zukunft könnte ein Knopfdruck reichen, und plötzlich kennen die Geräte Alter, Vorerkrankungen und Unverträglichkeiten eines Patienten. Noch ist das keine Routine, sondern Forschung am Innovation Center Computer Assisted Surgery, kurz ICCAS, dem Zentrum für computergestützte Chirurgie der Universität Leipzig. Dort entstehen Konzepte für Rettungswagen, OP-Säle und Patientenzimmer – ziemlich viel Zukunft auf engem Raum.

Im Rettungswagen sind sämtliche medizinischen Geräte miteinander vernetzt, unabhängig vom Hersteller. Grundlage ist der Industriestandard IEEE 11073 SDC, den das ICCAS mitentwickelt hat und der inzwischen unter anderem von den USA und Japan übernommen wurde. Patientendaten werden automatisch an die Notaufnahme übermittelt. Im Operationssaal lassen sich die Daten per Knopfdruck an die Geräte übertragen; sie stellen sich dann auf den jeweiligen Patienten ein. Bislang müssen solche Einstellungen manuell vorgenommen werden.

Vom vernetzten Bett bis zum Roboterarm

Das ICCAS entwickelt computergestützte Technologien, intelligente Assistenzsysteme und robotische Anwendungen für die Medizin. Es bildet dabei eine Schnittstelle zwischen klinischen Anforderungen und der wirtschaftlichen Umsetzung neuer Medizinprodukte. Die Ziele: bessere Therapieverfahren und Arbeitsabläufe, mehr Patientensicherheit und Technologien, die auch wirtschaftlich relevant sind.

Ein KI-gestütztes System nutzt Augmented Reality und erkennt unter anderem, ob eine Fläche bereits desinfiziert wurde. Im digitalen Patientenzimmer kann das Krankenbett Vitaldaten direkt an ein Tablet oder eine VR-Brille übertragen. Die digitale Patientenakte soll die Papierakte ersetzen. Das gezeigte System ist derzeit allerdings ein Prototyp. Nach Einschätzung des ICCAS dauert es mindestens fünf bis acht Jahre bis zur Marktreife.

ICCAS-Leiter Thomas Neumuth nennt als nächsten Entwicklungsschritt die teilweise selbstständige Ausführung bestimmter Operationsschritte durch Computer. Das klingt nach Science-Fiction, ist aber in der Forschung längst ein konkretes Arbeitsfeld. Die Robotik-Forschungsgruppe untersucht, wie sich Robotersysteme bei bildgestützten Interventionen in klinische Abläufe integrieren lassen. Ein Schwerpunkt ist ein vielseitig einsetzbares Robotersystem für unterschiedliche klinische Anwendungen – auch, damit Ärztinnen und Ärzte Vertrauen und Akzeptanz entwickeln.

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Zum Einsatz kommen kollaborative Roboterarme wie der KUKA LBR iiwa 7 R800 und der KUKA LBR Med. Sie sollen die Handhabung bei chirurgischen Eingriffen vereinfachen. In den Projekten „Sono-Ray“ und „Cure-OP“ validierte das ICCAS einen Demonstrator für ultraschallgeführte Biopsien sowie für Ablationen mit fokussiertem Ultraschall.

Andocken, simulieren, üben

Im Auftrag der avatera medical GmbH in Jena untersucht das ICCAS die Optimierung der Positionierung eines Robotersystems für laparoskopische Eingriffe. Gemeinsam mit der Urologie des Universitätsklinikums Leipzig wurden Anforderungen an die Vorpositionierung am Operationstisch definiert und in robotergestützte Arbeitsraumsimulationen übertragen. Der Roboter soll intuitiv am Tisch andocken, während sich seine Arme während des Eingriffs möglichst gut am Patienten positionieren lassen.

Für seitliches Andocken bei radikalen Prostatektomien entwickelte das ICCAS eine Anleitung. Validiert wird sie mit 30 Anwendern unterschiedlicher Erfahrungsstufen. Das ist der eher unspektakuläre Teil solcher Zukunftsbilder: testen, korrigieren, wieder testen. Aber genau dort entscheidet sich, ob ein System im echten OP taugt oder nur in der Vorführung gut aussieht.

Die Adresse des ICCAS: Liebigstraße 20, Haus 4, 04103 Leipzig. Telefonisch ist das Zentrum unter 0341 97 17600 erreichbar, per E-Mail unter Johann.Berger@iccas.de und Michael.Unger@iccas.de.

Was KI im OP bereits leisten soll

KI und Robotik werden zunehmend Bestandteil moderner Operationssäle. KI-Systeme analysieren hochauflösende OP-Bilder, Vitalwerte, anatomische Strukturen und individuelle Patientenrisiken. In der Praxis begleitet die Technik einen Eingriff in drei Phasen: bei der präoperativen Planung, während der intraoperativen Navigation und bei der postoperativen Überwachung.

Vor der Operation kann Software MRT- und CT-Bilder auswerten, dreidimensionale Modelle erstellen und verschiedene Zugangswege virtuell simulieren. Bei Tumoren lassen sich Volumen und Sicherheitsabstände zu gesundem Gewebe markieren. Während des Eingriffs dient KI etwa bei Wirbelsäulenoperationen als Navigationssystem; Roboter können Schrauben millimetergenau platzieren. Kleine Schnitte sollen Narben, Blutverlust und den Bedarf an Bluttransfusionen verringern – minimalinvasive Eingriffe versprechen außerdem weniger Schmerzen und kürzere Krankenhausaufenthalte.

Optische Sensoren erzeugen Echtzeit-3D-Bilder. Die Software kann Bilddaten auswerten und Tumorgewebe, gesundes Gewebe und Blutgefäße unterscheiden. Computer Vision nutzt neuronale Netze zur Bilderkennung und kann Zusatzinformationen per Augmented Reality ins Sichtfeld einblenden. Moderne Sensoren liefern haptisches Feedback und messen den Druck an Instrumentenspitzen. Automatische Stoppmechanismen sollen verhindern, dass empfindliches Gewebe durch zu hohen Zug oder Druck verletzt wird.

Robotergestützte Systeme verarbeiten große Datenmengen in Echtzeit und können anatomische Abweichungen erkennen. Mechatronische Systeme verbinden Software mit mechanischen Roboterarmen, die ärztliche Bewegungen präzise ausführen und Handzittern ausgleichen. Roboterarme verfügen laut dem genannten Artikel über sieben Freiheitsgrade; Instrumente können sich im Körper um 360 Grad drehen.

Das Da-Vinci-System arbeitet dabei nicht vollständig autonom. Es überträgt die Handbewegungen des Chirurgen auf Instrumente, liefert ein hochauflösendes 3D-Bild und ermöglicht bis zu zehnfache optische Vergrößerung. Außerdem reduziert es die körperliche Belastung des Chirurgen. Die Maschine übernimmt also nicht einfach das Kommando.

Maschinelles Lernen wird mit aufgezeichneten OP-Videos trainiert. Die Systeme sollen Gewebearten, anatomische Strukturen und Auffälligkeiten erkennen. Anonymisierte Daten könnten zwischen Kliniken ausgetauscht werden, damit Modelle aus internationalen Operationserfahrungen lernen. In der Präzisionsmedizin geht es dabei um individuelle Zugangswege, das Schonen von Gefäßen und Nerven sowie um die Therapieplanung bei Tumorerkrankungen.

Zwischen Versprechen, Kosten und Verantwortung

Nach der Operation kann Software Herzschlag, Blutdruck und Sauerstoffsättigung überwachen und bei Abweichungen alarmieren. Sie kann zudem das Sepsisrisiko berechnen und OP-Berichte durch Spracherkennung und Text-KI dokumentieren. Maschinelles Lernen soll aus anonymisierten OP-Daten anatomische Strukturen erkennen, Risiken vorhersagen, Tumorausmaße berechnen und Beatmungseinstellungen unterstützen.

Der Artikel, aus dem diese Einordnung stammt, verweist auf wachsende wissenschaftliche Evidenz und nennt Studien in Fachzeitschriften wie The Lancet und dem New England Journal of Medicine. Aufgeführt werden unter anderem eine Studie zu mehr als 10.000 urologischen Patienten, weniger schwere postoperative Blutungen, eine durchschnittlich um drei Tage kürzere Klinikaufenthaltsdauer, weniger Schmerzen und ein geringerer Bedarf an starken Schmerzmitteln. Für robotergestützte Herzchirurgie werden weniger mikroskopische Gefäßverletzungen und bessere Ergebnisse bei Hochrisikopatienten genannt. Maschinelles Lernen soll Komplikationen durchschnittlich fünf Minuten vor ihrem Auftreten erkannt haben. PubMed verzeichnet laut dem Artikel zahlreiche Veröffentlichungen zur KI-Chirurgie; Meta-Analysen sollen sinkende Infektionsraten bei robotergestützten Eingriffen zeigen. Konkrete bibliografische Angaben zu den behaupteten Studien fehlen allerdings.

Der Chirurg soll vorerst nicht aus dem Spiel sein. KI übernimmt vor allem repetitive und ermüdende Aufgaben, während der Mensch medizinische, ethische und rechtliche Entscheidungen trifft. Unvorhersehbare Komplikationen verlangen weiterhin Erfahrung und Beurteilung. Für 2026 stellt der Artikel autonomere Systeme in Aussicht, die standardisierte Teilschritte wie einfache Nähte übernehmen könnten. Solche autonomen Roboter müssten durch Simulationen, redundante Programmierung und permanente ärztliche Überwachung abgesichert werden.

Auf der Sicherheitsliste stehen redundante Kontrollmechanismen, Sensorüberwachung, automatische Stopps und Verschlüsselung. Ärzte sollen vor dem Einsatz umfangreich trainieren, unter anderem an digitalen Simulatoren. Das Deutsche Ärzteblatt wird in diesem Zusammenhang sowohl mit verbesserten ergonomischen Arbeitsbedingungen als auch mit Warnungen vor hohen Anschaffungskosten verbunden.

Die Rechnung ist nicht ohne: Ein modernes System kostet häufig mehr als zwei Millionen Euro. Für ein Da-Vinci-System wird im FAQ eine Preisspanne von