Roboter sind längst in Operationssälen im Einsatz. Die Eingriffe sind minimal, aber noch haben die Maschinen den Durchbruch nicht geschafft. Die Chirurgen sind skeptisch.
Brian Davies, Professor für Medizinrobotik am Imperial College in London, hat bereits 1991 Prostata-Operationen mit Hilfe des „Probot” ausgeführt. Er bestimmte, welchen Schnitt die Schere im Innern des Patientenkörpers ausführen sollte. Das Gerät machte den Schnitt eigenständig – es war einfach präziser darin als er selbst. Davies beobachtete den Vorgang nur auf einem Ultraschall-Bildschirm.
Solche als „aktiv” oder „autark” bezeichneten Roboter werden heute hingegen weniger verwendet als Master-Slave-Systeme. Dieser Begriff beschreibt Roboter, die als verlängerte Arme und Hände des Chirurgen funktionieren. Einer davon ist das „Da Vinci Surgical System”.
Der Mediziner steuert die Werkzeuge von einer Einheit aus, die etwa die Größe eines Geldautomaten hat. „Der Operateur presst seine Augen an einen Bildschirm, mit Händen und Füßen lenkt er die Werkzeuge”, beschrieb Davies die Arbeitsweise in seinem Vortrag beim Weltkongress der Medizintechnik in München. Zur Operationsstelle selbst führt oft nur ein kleiner Schnitt in der Haut für die Geräte.
Die Da-Vinci-Werkzeuge sind wie Strahlen um den Zugang zur Operationsstelle angeordnet: Skalpell und Schere gehören dazu, aber auch ein Instrument aus der Hochfrequenz-Chirurgie, das mit Wechselstrom Gewebe verödet. Der Mediziner sieht mit einer Mini-Kamera.
Dass die Roboter dabei helfen, Operationen am menschlichen Körper minimal-invasiv durchzuführen, ist ihr größter Pluspunkt. Dennoch trauen nicht alle Chirurgen diesen neuen Geräten. „Die Schwierigkeit für die Roboter ist, um gesundes Gewebe herum schneiden zu können”, sagt Davies. Zudem verleihen Chirurgen ungerne ihre handwerkliche Expertise an eine Maschine.
Was wird da den Durchbruch bringen? Davies meint, dass „die Nachfrage vom Patienten ausgehen wird und die Chirurgen sich dem öffnen werden.” Bis die Roboter aber besser sind als der Chirurg selbst, also schneller und präziser, müssen die Maschinen noch viel lernen.
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Brian Davies bei seinem Vortrag:
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