Unter medizinischer Simulation verstehen wir hier personalisierte, prädiktive Simulation von biomechanischen bzw. physiologischen Vorgängen zum Zwecke der verbesserten, individuellen Behandlung.

Medizinische Simulation

Unter medizinischer Simulation verstehe ich die Simulation biomechanischer und physiologischer Vorgänge mit dem Ziel, medizinische Eingriffe zu unterstützen. Das kann durch verbesserte Diagnose geschehen, durch Training am Simulator, Simulation und "virtuellem Ausprobieren" von chirurgischen Eingriffen, oder im Vorfeld der medizinischen Forschung durch verbessertes Verständnis der physiologischen Vorgänge.

Einige Beispiele dafür sind:

  • Vorhersage von gesichts-chirurgischen Eingriffen, z.B. um Gaumen-Lippen-Kieferspalten zu behandeln. Dies war eine Aufgabe im EU-Projekt GEMSS.
  • Simulation der Blutströmung durch Adern und Aussackungen (Aneurysmen), um Risiken der lebensbedrohlichen Ruptur solcher Aneurysmen besser einschätzen zu können, siehe z.B. das EU-Projekt @neurIST.
  • Gekoppelte Simulation der Prozesse, die z.B. zur Bildung von Thrombosen führen. Dies ist ein mehrskaliger Prozess, der von der molekularen Ebene bis zur Blutströmung in der Ader und möglicherweise dem gesamte Blutkreislauf reicht. Solche Fragen wurden z.B. im EU-Projekt Coast behandelt.

In vielen Fällen sind dies noch offene Forschungsfragen. Schwierigkeiten hierbei sind u.a. die individuell sehr unterschiedlichen physiologischen Merkmale, die oft nur sehr eingeschränkt gemessen werden können, und die Vielzahl von Faktoren und voneinander abhängigen Prozesse auf vielen unterschiedlichen Raum- und Zeitskalen.

Auf der eher technischen Ebene ist die Übersetzung von unscharfen gemessenen Daten (z.B. medizinische Bilddaten) in konsistente Modelle für eine physikalisch-mathematische Simulation eine Herausforderung. Auf dem letzteren Gebiet habe ich in den letzten Jahren intensiv geforscht und entwickelt. Aus meiner Erfahrung sind hier Methoden am erfolgreichsten, welche problem-spezifischen Eigenschaften nutzen, um eine Basis für leistungsfähige kombinatorische und geometrische Algorithmen zu schaffen.