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BMC neuroscience 22(1), 30 (2021). doi:10.1186/s12868-021-00636-1, Published by BioMed Central, London

Das „magische Dreieck“ in der Chirurgie und anderen Fachern besteht aus der Forderung nach immer schonenderen Therapieformen, gleichzeitiger Kostenreduktion und dem prinzipiellen Primat der Verbesserung der Ergebnisqualitat. Die Digitalisierung der Medizin bietet hierbei, auch im Sinne der „Chirurgie 4.0“, eine aussichtsreiche Chance, dem gerecht zu werden. Ziel ist hier die Schaffung einer kognitiven, kollaborativen Diagnose- und Therapieumgebung zur Unterstutzung des Chirurgen. Die Modellbildung bildet im Sinne eines „Theoriegebaudes“ fur Analyse und Planung den Grundpfeiler einer modernen Therapieplanung. Hier soll vor allem zwischen Patientenmodell und Behandlungsmodell unterschieden werden. Auch der Ablauf der eigentlichen chirurgischen Behandlung kann modelliert werden: Prinzipiell ist es moglich, den Verlauf einer Operation so feingranular zu beschreiben, dass der Operationsablauf bis auf den einzelnen Einsatz einer Pinzette abgebildet und nachvollzogen werden kann. In Grundzugen ist dies bereits jetzt schon verwirklicht. Auch sog. „neuronale Netze“ eroffnen vollig neue Formen des Erkenntnisgewinns, des maschinellen Lernens und der flexiblen Reaktion auf alle fast nur denkbaren Moglichkeiten in hochkomplexen Ablaufen. „Digitalisierung“ stellt eine notwendige Entwicklung in der Chirurgie dar. Sie bietet nicht nur unzahlige Moglichkeiten der Unterstutzung des Chirurgen in seinem Tatigkeitsfeld, sondern auch die Chance der exakteren Datenerfassung im Hinblick auf die akademische Chirurgie. Die Modellbildung ist hierbei unverzichtbarer Bestandteil und muss hierzu stringent durchgefuhrt und weiterentwickelt werden.

Die Fortschritte in der Digitalisierung und der Informationsverarbeitung nehmen auch Einfluss auf die interventionelle Medizin. Sich dieser Entwicklung anzupassen, wird eine zentrale Herausforderung der modernen (onkologischen) Chirurgie sein, um weiterhin optimierte Therapieverfahren anbieten zu konnen. Im Hinblick auf die technologische Entwicklung innerhalb und auch auserhalb der Medizin schlagen die Autoren eine „Chirurgie 4.0“ vor, die ein besonderes Augenmerk auf die Sammlung, Aufbereitung und Analyse von perioperativen Daten legt, um durch intelligente Assistenzsysteme die Eingriffe effizienter und sicherer zu machen. Hierzu werden – bezogen auf die 3 operativen Phasen Planung, Durchfuhrung und Nachbehandlung – die Bedeutung der Datengenerierung, Analyse und Interpretation und die moglichen Anwendungen fur kontextsensitive mechatronische oder softwarebasierte Unterstutzungssysteme dargestellt.

Die Realisierung des Operationssaals der Zukunft setzt die Integration aller Gerate in ein umfassendes Uberwachungs- und Steuerungssystem voraus. Heute existieren zahlreiche monolithische integrierte Operationssaalsysteme als proprietare Losungen, die alle aber nur einen relativ geringen Teil der Gesamtfunktionalitat abdecken. Weltweit gibt es derzeit mindestens drei Initiativen mit dem Ziel, eine wirklich umfassende Systemintegration und Vernetzung im Operationssaal zu verwirklichen: das japanische Smart Cyber Operating Theater (SCOT), das amerikanische Medical Device „Plug-and-Play“ Interoperability Programme (MDPnP) und das „Sichere und dynamische Vernetzung in Operationssaal und Klinik“ OR.NET-Projekt in Deutschland, gefordert durch das Bundesministerium fur Bildung und Forschung. Im Rahmen des wohl auch international fuhrenden OR.NET-Programms konnten prototypisch Losungsansatze realisiert werden, die kurz- bis mittelfristig einen umfassenden Daten- und Informationszufluss an ein zentrales Uberwachungs- und Steuerungssystem erwarten lassen. Eine aktive, unter Umstanden sogar autonome Kontrolle der Peripheriegerate durch das zentrale Uberwachungs- und Steuerungssystem im Sinne einer „closed loop“ wird dagegen vor allem aufgrund der regulatorischen Hurde erst langfristig zu erwarten sein.

The purpose of the present study was to establish a short paradigm for the examination of classical aversive conditioning processes for application in patients with anxiety disorders. We measured behavioral, autonomic and neural correlates of the paradigm in healthy subjects, applying functional magnetic resonance imaging (fMRI) and measurement of skin conductance. Therefore, neutral visual stimuli were paired with an unpleasant white noise as unconditioned stimulus. Twenty healthy subjects performed three experimental phases of learning: familiarization, acquisition and extinction. Subjective ratings of valence and arousal after each phase of conditioning as well as skin conductance measurement indicated successful conditioning. During acquisition, fMRI results showed increased activation for the conditioned stimulus (CS+(unpaired)) when compared with the non-conditioned stimulus (CS-) in the right amygdala, the insulae, the anterior cingulate cortex and the parahippocampal gyrus, all regions known to be involved in emotional processing. In addition, a linearly decreasing activation in the right amygdala/hippocampus for the CS- across the acquisition phase was found. There were no significant differences between CS+ and CS- during extinction. In conclusion, the applicability of this paradigm for the evaluation of neural correlates in conditioning and extinction processes has been proven. Thus, we present a promising paradigm for the examination of the fear-circuit in patients with anxiety disorders and additionally effects of cognitive-behavioral interventions.