Applied AI

Distributed Artificial Intelligence for the Operating Room – DAIOR

IN BRIEF

Funding period: 01.07.2023 - 30.06.2027

Brief description: The DAIOR project aims to create the operating room of the future: a digitally connected environment that can continuously receive, transmit, and process knowledge. This vision is supported by clinically impactful use cases and a planned AI ecosystem. Highly complex surgical procedures can be performed more safely and precisely with the help of artificial intelligence (AI). However, in order to significantly improve patient care, AI algorithms first need to be extensively trained using suitable data. By applying federated learning methods, AI algorithms can be trained using data from different locations, even across national borders, while the data remains at the respective sites and data protection is ensured. The project focuses on two use cases: the continuous analysis of surgical data to provide real-time support during operations, and cross-border AI-assisted, robot-assisted telesurgery. With these clinically impactful use cases and the planned AI ecosystem, DAIOR aims to establish the operating room of the future within the hospital of the future — a digitally connected environment capable of continuously receiving, transmitting, and processing knowledge. The project contributes to the development of practical distributed AI methods and the establishment of a sustainable scientific and technological cooperation structure. It also promotes German-French collaboration in the field of AI in healthcare. 

Objectives/Outcomes:Development of a German-French distributed AI ecosystem for use in the operating room.

Project partners: Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Institut Hospitalo-Universitaire de Strasbourg

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Hochkomplexe chirurgische Operationen können mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) sicherer und präziser durchgeführt werden. Um damit die Versorgung von Patient:innen deutlich zu verbessern, müssen KI-Algorithmen jedoch zunächst anhand von geeigneten Daten ausgiebig trainiert werden. Das Projekt DAIOR hat das Ziel, ein deutsch-französisches verteiltes KI-Ökosystem für den Einsatz im Operationssaal zu entwickeln. Durch die Nutzung von Methoden des föderalen Lernens können KI-Algorithmen mit Daten aus verschiedenen Standorten, sogar über Ländergrenzen hinweg, trainiert werden, während die Daten an den Standorten verbleiben und der Datenschutz gewährleistet ist.

DAIOR

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Das Projekt konzentriert sich auf zwei Anwendungsfälle: die kontinuierliche Analyse von chirurgischen Daten zur Echtzeitunterstützung von Operationen und die grenzüberschreitende KI-gestützte, roboterassistierte Telechirurgie. DAIOR strebt an mit diesen klinisch direkt wirksamen Anwendungsfällen und dem geplanten KI-Ökosystem, den Operationssaal der Zukunft im Krankenhaus der Zukunft zu schaffen, der digital vernetzt ist und kontinuierlich Wissen empfangen, senden und verarbeiten kann. Das Projekt trägt zur Entwicklung von praxisnahen, verteilten KI-Methoden und zur Schaffung einer nachhaltigen wissenschaftlich-technologischen Kooperationsstruktur bei und fördert die deutsch-französische Zusammenarbeit im Bereich der KI im Gesundheitswesen.

DAIOR Projektpartner

[DE Copy] Fördergeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und dem französischen Ministerium für Hochschulbildung und Forschung (MESR) gefördert. Die Fördermaßnahme ist Teil der Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung und der Hightech Strategie 2025. Die bilaterale Fördermaßnahme wird in Deutschland durch den DLR Projektträger und in Frankreich durch die Agence Nationale de la Recherche (ANR) betreut.