Research

BOSTER versteht sich als wissenschaftliche Plattform für anwendungszentrierte Projekte zur technologischen Transformation des Operationssaals und des klinischen Arbeitsumfeldes. Die Arbeit am BOSTER ist hierbei von der Interdisziplinarität einer vielfältigen Partnerlandschaft aus Forschung und Industrie geprägt. 
Im Fokus stehen Projekte, die sich der Translation von Schlüsseltechnologien aus KI und Robotik durch die enge Integration des klinischen Anwenders widmet. 
BOSTER profitiert von der Einbindung relevanter Partner*innen aus den Bereichen Nachhaltigkeit, Ethik, Datenschutz und Cybersicherheit in die Projekte.  

Datengetriebene Unterstützungssysteme zur Verbesserung der Chirurgischen Praxis

 

Die sich rasch entwickelnden Technologien aus der Künstlichen Intelligenz (KI) bieten enorme Potenziale, Chirurg*innen in ihrer Arbeit durch automatisierte Datenanalyse vorteilhaft zu unterstützen. Wir adressieren in unseren anwendungsorientierten Ansätzen alltägliche Herausforderungen der klinischen Patientenversorgung wie die Erfassung von kritischen Szenarien innerhalb der Notfallversorgung oder der Entwicklung von Warnsystemen im Operationssaal. Die individuelle Fürsorge durch ärztliche Kompetenz wird hierbei nicht ersetzt, sondern gewinnbringend ergänzt.

Neue Form der Visualisierung durch erweiterte Realitäten (XR): Virtual und Mixed Reality

 

Die Darstellung von Medizinischen Daten erfährt durch die Entwicklungen im Bereich der erweiterten Realität (auch XR, Metaverse oder Spatial Computing) neue Potenziale in der Erfassung relevanter Inhalte auch für Chirurg*innen. Die immersive 3D-Darstellung wird in verschiedenen Anwendungsszenarien erforscht. Hierzu zählen beispielhaft die chirurgische Behandlungsplanung oder der Nutzen in Aus- und Weiterbildung von Studierenden sowie Ärzt*innen.

Moderne Versorgungsstandards durch chirurgische Robotik 

Design ohne Titel (23)

Die Implementierung neuer robotischer Systeme bis in die Anwendung am Patienten erfordert neue Herangehensweisen und Strategien bei der Umsetzung innerhalb der klinischen Behandlungsteams. Die wissenschaftliche Begleitung bei der Überführung neuer Technologie in die Praxis fokussiert sich stets auf eine patientensichere Versorgung.  Die Forschung befasst sich u.a. mit der Kombination aus Robotik mit anderen Schlüsseltechnologien aus KI und XR. Das Zielbild, die chirurgische Präzision bei gleichzeitiger Erhöhung des Patientenkomforts durch Reduktion der Invasivität zu steigern, steht hierbei im Fokus.

Technologie im Kontext globaler chirurgischer Versorgung 

Untersuchungen haben gezeigt, dass ca. 5 Milliarden Menschen weltweit keinen ausreichenden Zugang zu chirurgischer Versorgung haben. Dies betrifft insbesondere Regionen im globalen Süden; in Subsahara Afrika, Südamerika und Asien*. BOSTER hat sich zur Aufgabe gesetzt, Technologien aus der privilegierten Welt hinsichtlich ihrer Wertigkeit zur Verbesserung benachteiligter (low-resource-)Regionen zu ergründen und bedarfsgerecht zu implementieren. Die wissenschaftlichen Kooperationen erstrecken sich von der Vernetzung mit global agierenden NGOs bis zu bestehenden Versorgungseinrichtungen im globalen Süden, wie dem LAMU hospital – Centre for Reconstructive and Global Surgery in Jinja, Uganda.

Design ohne Titel (1)

*Alkire BC, Raykar NP, Shrime MG, Weiser TG, Bickler SW, Rose JA, … & Farmer PE (2015). Global access to surgical care: a modelling study. The Lancet Global Health, 3(6), e316-e323.

Publications

Zalepugas D, Buermann J, Senkel S, Schmidt N, Ziegler AM, Kurz R, Schmidt J, Feodorovici P, Arensmeyer J (2025).
The potential of real-time volume-rendered 3D imaging in immersive virtual reality (VR) for surgical planning in infants with congenital thoracic malformation (CTM). Computational and Structural Biotechnology Journal. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.11.005

Zalepugas D, Skowasch D, Feodorovici P, Bedetti B, Schnorr P, Pizarro C, Tischler V, Arensmeyer J, Kuetting D, Schmidt J, Menghesha H (2025). First 50 Cases with the ION Robotic-Assisted Navigational Bronchoscopy System in Routine Clinical Use in Germany: The Bonn Experience. J Clin Med. https://doi.org/10.3390/jcm14176155

Obst M, Arensmeyer J, Bonsmann H, Kolbinger A, Kigenyi J, Oneka F, Owere B, Schmidt J, Feodorovici P, Wynands J (2025). AI-Enhanced 3D Models in Global Virtual Reality Case Conferences for Surgical Care in a Low-Income Country: Exploratory Study. J Med Internet Res. https://doi.org/10.2196/69300

Tomar P, Parikh A, Feodorovici P, Arensmeyer J, Matthaei H, Bauckhage C, Schneider H, Sifa R (2025). Effective disjoint representational learning for anatomical segmentation. Proceedings of Machine Learning Research, 207:1–18. https://openreview.net/pdf?id=bidt9WsLiE

Arensmeyer J, Dohmen J, Hong G-S, Knüpfer S, Könsgen-Mustea D, Kalff JC, Feodorovici P, Vilz T (2025). Robotische ventrale Rektopexie nach D’Hoore bei Rektumprolaps – eine Videovignette [Robot-assisted ventral rectopexy after D’Hoore for rectal prolapse – a video vignette]. Chirurgie (Heidelb). https://doi.org/10.1055/a-2643-9713

Henn J, Vandemeulebroucke T, Hatterscheidt S, Dohmen J, Kalff JC, van Wynsberghe A, Matthaei H (2025). German surgeons’ perspective on the application of artificial intelligence in clinical decision-making. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 1–11. https://doi.org/10.1007/s11548-025-03326-z

Dohmen J, Weber J, Arensmeyer J, Feodorovici P, Henn J, Schmidt J, Kalff JC, Matthaei H (2024). IDEAL–compliant implementation of the Dexter® surgical robot in cholecystectomy: a comprehensive framework and clinical outcomes. Innovative Surgical Sciences. https://doi.org/10.1515/iss-2024-0033

Feodorovici P, Sommer N, Bergedieck P, Lingohr P, Kalff JC, Schmidt J, Arensmeyer JC (2024). Immersive collaborative virtual reality for case-based graduate student teaching in thoracic surgery: A piloting study. Surgery Open Science. https://doi.org/10.1016/j.sopen.2024.10.008

Huber T, Weber J, von Bechtolsheim F, Flemming S, Fuchs HF, Grade M, Hummel R, Krautz C, Stockheim J, Thomaschewski M, Wilhelm D, Kalff JC, Nickel F, Matthaei H (2024). Modifiziertes Delphi-Verfahren zur Konsensfindung für die Konzeption eines bundesweiten Curriculums für minimalinvasive und roboterassistierte Chirurgie in Deutschland (GeRMIQ). Zentralblatt für Chirurgie-Zeitschrift für Allgemeine, Viszeral-, Thorax- und Gefäßchirurgie. https://doi.org/10.1055/a-2386-9463

Willis MA, Toews I, Meerpohl JJ, Kalff JC, Vilz TO (2024). Robot-assisted versus conventional laparoscopic surgery for rectal cancer. Cochrane Database of Systematic Reviews, 2024(7). https://doi.org/10.1002/14651858.CD015626

Arensmeyer J, Bedetti B, Schnorr P, Buermann J, Zalepugas D, Schmidt J, Feodorovici P (2024). A system for mixed-reality holographic overlays of real-time rendered 3D-reconstructed imaging using a video pass-through head-mounted display—A pathway to future navigation in chest wall surgery. J Clin Med, 13:2080. https://doi.org/10.3390/jcm13072080

Adrales G, Ardito F, Chowbey P, Morales-Conde S, Ferreres AR, Hensman C, Martin D, Matthaei H, Ramshaw B, Roberts JK, Schrem H, Sharma A, Tabiri S, Vibert E, Woods MS (2024). Laparoscopic cholecystectomy critical view of safety (LC-CVS): a multi-national validation study of an objective, procedure-specific assessment using video-based assessment (VBA). Surg Endosc, 38:922–930. https://doi.org/10.1007/s00464-023-10479-y

Adrales G, Ardito F, Chowbey P, Morales-Conde S, Ferreres AR, Hensman C, Martin D, Matthaei H, Ramshaw B, Roberts JK, Schrem H, Sharma A, Tabiri S, Vibert E, Woods MS (2024). A multi-national, video-based qualitative study to refine training guidelines for assigning an “unsafe” score in laparoscopic cholecystectomy critical view of safety. Surg Endosc, 38:983–991. https://doi.org/10.1007/s00464-023-10528-6

Feodorovici P, Schnorr P, Bedetti B, Zalepugas D, Schmidt J, Arensmeyer JC (2023). Collaborative Virtual Reality Real-Time 3D Image Editing for Chest Wall Resections and Reconstruction Planning. Innov Technol Tech Cardiothorac Vasc Surg, 18:525–530. https://doi.org/10.1177/15569845231217072

Dohmen J, Lessau M, Schmitz M, Kalff JC (2023). Recycling von chirurgischen Einweginstrumenten – lohnt sich das? Zentralblatt Für Chir – Z Für Allg Visz Thorax- Gefäßchirurgie, 148:329–336. https://doi.org/10.1055/a-2122-7519

Feodorovici P, Arensmeyer J, Schnorr P, Schmidt J (2023). Einsatz von erweiterten Realitäten (XR) in der Thoraxchirurgie. Zentralblatt Für Chir – Z Für Allg Visz Thorax- Gefäßchirurgie, 148:367–375. https://doi.org/10.1055/a-2121-6478

Henn J, Hatterscheidt S, Sahu A, Buness A, Dohmen J, Arensmeyer J, Feodorovici P, Sommer N, Schmidt J, Kalff JC, Matthaei H (2023). Machine learning for decision-support in acute abdominal pain – proof of concept and central considerations. Zentralblatt Für Chir – Z Für Allg Visz Thorax- Gefäßchirurgie, 148:376–383. https://doi.org/10.1055/a-2125-1559

Arensmeyer JC, Feodorovici P, Hueneburg R, Kalff JC, Stoffels B, Vilz T (2023). Robotisch assistierte Proktokolektomie mit Ileumpouch-analer Anastomose bei familiärer adenomatöser Polyposis – eine Videovignette [Robotic Assisted Proctocolectomy with Ileal Pouch-anal Anastomosis in Familial Adenomatous Polyposis – a Video Vignette]. Zentralbl Chir, 148(6):471–473. https://doi.org/10.1055/a-2068-4215

Sliwinski S, Werneburg E, Faqar-Uz-Zaman SF, Detemble C, Dreilich J, Mohr L, Zmuc D, Beyer K, Bechstein WO, Herrle F, Malkomes P, Reissfelder C, Ritz JP, Vilz T, Fleckenstein J, Schnitzbauer AA (2023). A toolbox for a structured risk-based prehabilitation program in major surgical oncology. Frontiers in Surgery, 10:1186971. https://doi.org/10.3389/fsurg.2023.1186971

Bedetti B, Zalepugas D, Arensmeyer JC, Feodorovici P, Schmidt J (2023). Robotik in der Thoraxchirurgie. Pneumologie, 77:374–385. https://doi.org/10.1055/a-1854-2770

Willis MA, Toews I, Soltau SL, Kalff JC, Meerpohl JJ, Vilz TO (2023). Preoperative combined mechanical and oral antibiotic bowel preparation for preventing complications in elective colorectal surgery. Cochrane Database Syst Rev, 2(2):CD014909. https://doi.org/10.1002/14651858.CD014909.pub2

Henn J, Wyzlic PK, Esposito I, Semaan A, Branchi V, Klinger C, Buhr HJ, Wellner UF, Keck T, Lingohr P, Glowka TR, Manekeller S, Kalff JC, Matthaei H, StuDoQ Pancreas Study Group (2023). Surgical treatment for pancreatic cystic lesions—implications from the multi-center and prospective German StuDoQ|Pancreas registry. Langenbecks Arch Surg, 408:28. https://doi.org/10.1007/s00423-022-02740-0

Willis MA, Soltau SLV, van Beekum C, Sommer N, Glowka TR, Kalff JC, Vilz TO (2023). Robotergestützte Rektumresektionen – Scoping-Review für Klasse-1a-Evidenz und retrospektive Analyse klinikinterner Daten [Robot-assisted rectal resections—Scoping review for level 1a evidence and retrospective analysis of in-clinic data]. Chirurgie (Heidelb), 94(2):138–146. https://doi.org/10.1007/s00104-022-01774-w

Henn J, Buness A, Schmid M, Kalff JC, Matthaei H (2022). Machine learning to guide clinical decision-making in abdominal surgery—a systematic literature review. Langenbecks Arch Surg, 407:51–61. https://doi.org/10.1007/s00423-021-02348-w