MIT Star-Chirurg wird zum Avatar und führt Operationen in Virtual Reality vor
Neurochirurg Benjamin Warf und wird zum virtuellen Lehrer und führt Studierende durch medizinische VR-Eingriffe.
Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) und das VR- und AR-Start-up EDUCSIM haben einen virtuellen Avatar des renommierten Neurochirurgen Benjamin Warf erstellt. Dieser soll im MIT Nano Immersion Lab dazu beitragen, die medizinische Ausbildung zu verbessern, indem er Studierende weltweit in medizinischen VR-Trainings unterstützt.
Das Projekt wurde von Giselle Coelho, der wissenschaftlichen Leiterin von EDUCSIM und Kinderneurochirurgin, initiiert. Sie sah in der VR-Technologie eine Lösung für ihre Frustration über den Mangel an praktischen Ausbildungsmöglichkeiten in der Medizin. Um Warfs Avatar zu erstellen, nutzte das Team hochauflösende Motion-Capture-Technologie, volumetrische Videoaufnahmen und verschiedene VR- und AR-Technologien.
Warf selbst war mehrmals im MIT.nano und trug spezielle Handschuhe und Kleidung mit Sensoren, um auf einem physischen Modell zu operieren. Diese Daten wurden genutzt, um einen lebensechten Avatar zu erstellen, der die von Warf angewendeten chirurgischen Techniken präzise nachbildet.
Der virtuelle Avatar von Dr. Warf kann sowohl synchron als auch asynchron agieren und antwortet mit von KI-Algorithmen generierten Antworten. Diese basieren auf umfangreicher Forschung und einer von Warf selbst bereitgestellten Q&A-Datenbank.
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VR als sicherer Übungsraum für Studierende
Virtual Reality hat sich als nützliches Werkzeug in der medizinischen Ausbildung etabliert. Unternehmen wie Precision OS, Osso VR und Fundamental VR entwickeln seit Jahren spezielle VR-Software für das Chirurgen-Training. Diese Programme ermöglichen es den Studierenden, medizinische Eingriffe in einem sicheren und kontrollierten Umfeld zu üben.
Im virtuellen Raum können angehende Chirurg:innen Fehler machen und erhalten sofortiges Feedback, ohne dass echte Patient:innen gefährdet werden. Darüber hinaus ermöglicht VR-Training das Üben anhand von echten oder simulierten Patientendaten, was die Relevanz und Anwendbarkeit des Trainings erhöht.
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