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Health Electronics Summit 2025

KI trifft 3D-Druck: Stent-Individualisierung für Aneurysmen

31. August 2025, 21:31 Uhr | Ute Häußler

Kristina Reisbich und Sebastian Wittor zeigen in ihrem Vortrag, wie künstliche Intelligenz zur personalisierten Behandlung komplexer neurovaskulärer Erkrankungen beitragen kann. Ziel des Projekts ist die Entwicklung patientenspezifischer Stents zur Behandlung von Bifurkationsaneurysmen – auf Grundlage von CT-Bilddaten. Ein KI-Modell erkennt und segmentiert Aneurysmen mit Blutgefäßen für anatomisch präzise 3D-Stent-Designs, die anschließend simuliert, validiert und im 3D-Druckverfahren realisiert werden.

Datenbasierte Präzision in der Stent-Fertigung: Künstliche Intelligenz und 3D-Druck bringen erstmals Personalisierung in die Behandlung komplexer Hirnaneurysmen. Sebastian Wittor und Kristina Reisbich von Bayoomed stellen in Nürnberg ihre KI-Entwicklung im Rahmen des IndiPlant-Projektes vor.

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Präzision und Individualisierung entscheiden immer öfter über das Behandlungsergebnis, Technologien wie KI oder 3D-Druck ebnen den Weg für eine personalisierte Medizin - wie auch das vom BmWi geförderte Projekt "IndiPlant" beweist. Am 16. September stellen Sebstian Wittor und Kristina Reisbich in Nürnberg in ihrem Vortrag "KI-gestützter 3D-Stent-Druck für Hirn-Aneurysmen" exemplarisch an der Behandlung von Bifurkationsaneurysmen im Gehirn vor, welchen Mehrwert KI-gestützte Workflows in der personalisierten Neurovaskulärtherapie bieten können.

Von der Bildanalyse zum passgenauen Stent

Der technologische Kern des Projekts liegt in der automatisierten Verarbeitung von CT-Bilddaten. Mithilfe eines eigens trainierten KI-Modells erfolgt die Erkennung und Segmentierung von Aneurysmen sowie der angrenzenden Blutgefäße. Nach der Datenaufbereitung – einschließlich der Konvertierung von DICOM- in NIFTI-Formate und der Vereinheitlichung unterschiedlich formatierter CT-Scans – entstehen anatomisch präzise Modelle des betroffenen Gefäßbereichs. Die so gewonnenen Segmentierungsdaten dienen als Grundlage für die individuelle Stent-Entwicklung.

Statt auf herkömmliche Standardprodukte setzt „IndiPlant“ auf einen iterativen, datengetriebenen Entwicklungsprozess. Zahlreiche Trainings- und Validierungszyklen des KI-Modells – unterstützt durch gezielte Datenaugmentation – ermöglichen die fortlaufende Optimierung von Genauigkeit und anatomischer Passgenauigkeit der resultierenden Stent-Designs, bevor diese simuliert, getestet und per 3D-Druck realisiert werden.

Agile Methoden für Regulatory Compliance

Im Entwicklungsprozess von Medizinprodukten erfordert der Einsatz von KI ein Umdenken: Iteratives Vorgehen, Technologierecherche und der Aufbau modularer, validierfähiger Pipelines ersetzen klassische Entwicklungsstrukturen. Die sorgfältige manuelle Segmentierung relevanter anatomischer Details bleibt integraler Bestandteil, um den Trainingserfolg der KI abzusichern und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Mit den ersten Prototypen zeigt „IndiPlant“ das Potenzial von datenbasierten Workflows auf: Patienten profitieren von passgenauen Implantaten, Ärzteteams von der Simulation des Eingriffs am virtualisierten Zwilling – und Bayoomed zeigt seine Erfahrung im Umgang mit KI in sicherheitskritischen Prozessen. Der Vortrag von Sebastian Wittor und Kristina Reisbich gewährt auf dem Health Electronics Summit einen exklusiven Einblick in das Vorgehen und die Technologien hinter „IndiPlant“ und damit auf aktuelle Schlüsselthemen in der Medizintechnik: digitale Individualisierung, KI-getriebene Entwicklung und neue regulatorische Ansätze für KI-Systeme in sicherheitsrelevanten Anwendungen. (uh)