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Auswirkungen chirurgischer Assistenzsysteme auf die Leistung, Beanspruchung und das Situationsbewusstsein von Chirurgen

Subject Area Social Psychology, Industrial and Organisational Psychology
Term from 2008 to 2011
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 55334873
 
In den letzten Jahren haben computerbasierte Assistenzsysteme auch im Bereich der Chirurgie zunehmend an Bedeutung gewonnen (Computer Assisted Surgery-CAS). Ein Beispiel dafür liefern Assistenzsysteme, die den Chirurgen bei der Navigation durch anatomische Strukturen unterstützen und so dazu beitragen, dass vitale Strukturen wie Gefäße oder Nerven nicht verletzt werden. Bisherige Forschungsarbeiten haben sich vor allem auf die technologische Entwicklung dieser Systeme konzentriert. Dagegen liegen bisher keine Arbeiten vor, die sich mit den Auswirkungen auf die Leistung und Beanspruchung der Chirurgen sowie mögliche neue Risiken, die sich aus der Nutzung dieser Systeme ergeben, beschäftigen. Ziel des Projektes ist es, diese Auswirkungen in Abhängigkeit vom Automationsgrad der Systeme und der chirurgischen Erfahrung der Nutzer/innen am Beispiel eines simulierten chirurgischen Eingriffs (Mastoidektomie) experimentell zu untersuchen. Es wird erwartet, dass sich für alle Arten computerbasierter Assistenz Nutzeneffekte in Bezug auf die Leistung und die kognitive Beanspruchung nachweisen lassen. Mögliche Kosteneffekte in Form neuer Risiken sollen in Hinblick auf Auswirkungen möglicher Automationsfehler bewertet werden. Es wird angenommen, dass insbesondere höhergradig automatisierte Systeme (z.B. Systeme mit navigierter Kontrolle der Instrumentenfunktion) zu einem Verlust des Situationsbewusstseins auf Seiten des Chirurgen führen können, der sich in einem Übersehen von Automationsfehlern widerspiegelt. Zur Umsetzung dieses Vorhabens werden bestehende Ansätze und Methoden der Human-Factors- Forschung für die medizinische Domäne angepasst. Aus den Projektergebnissen sollen Empfehlungen für eine optimierte Festlegung der Funktionsaufteilung zwischen Mensch und Automation in CAS-Systemen abgeleitet werden.
DFG Programme Research Grants
 
 

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