Jonas Fuchtmann, M.Sc.

Kontakt

Raum: Forschungsgruppe MITI, 1. Geschoss

            Trogerstraße 26, 81675 München

Tel.: +49 (0)89 4140-7386

Email: jonas.fuchtmann(at)tum.de

Forschungsinteressen

  • Diagnostische Telemedizin 
  • Workflow-basierte Assistenzsysteme für chirurgische Eingriffe 
  • Maschinelles Lernen in der Medizin 
  • Audiobasierte Assistenzsysteme 

Laufende Projekte

ProteCT

In der COVID-19-Krise lastet große Verantwortung auf dem Gesundheitssystem. Medizinisches Personal ist bei der Behandlung möglicher Infizierter erhöhten Risiken ausgesetzt, die es zu mildern gilt: Zum persönlichen Schutz, zur Unterbrechung von Infektionsketten und zur Vermeidung von Kreuzinfektionen.

Im Projekt ProteCT soll eine robotergestützte Telediagnostik medizinischem Personal ermöglichen, Patientinnen und Patienten aus sicherer Entfernung zu untersuchen. Dies soll durch ein feinfühliges, robotisches Telediagnostiksystem ermöglicht werden. Dadurch können Ärztinnen und Ärzte via Telepräsenz Gespräche führen und Patientinnen und Patienten begutachten. Das System erlaubt weiter die Erhebung der Basisdiagnostik (Messen von Vitalparametern wie Temperatur, Blutdruck, Puls, Sauerstoffsättigung, etc.). Als kritische Maßnahme bei COVID-19-Fällen wird außerdem die Möglichkeit zur Mund-Rachen-Inspektion erarbeitet. Die Befunderhebung wird von mobilen und flexibel einsetzbaren Steuerstationen durchgeführt.

Neben der Systementwicklung wird in diesem Vorhaben untersucht, wie Telediagnostik einfach und effektiv gestaltet werden kann. Nach der Erprobung des Systems in einer klinischen Studie kann das ProteCT-System dabei helfen, die Versorgungsleistung des Gesundheitssystems auch in durch Epidemien verursachten Krisensituationen aufrecht zu erhalten.

Publikationen

  • Ostler, D., Seibold, M., Fuchtmann, J., Samm, N., Feussner, H., Wilhelm, D., & Navab, N. (2020). Acoustic signal analysis of instrument–tissue interaction for minimally invasive interventions. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 1-9.
  • Ostler, D., Wilhelm, D., Bernhard, L., Fuchtmann, J., Kranzfelder, M., Vogel, T., & Feussner, H. (2020). Machine Learning in the OR: A Collaborative Environment for Surgical Interventions in Visceral Medicine. Surgical Technology International, 37.
  • Kranzfelder, M., Ostler, D., Fuchtmann, J., Friess, H., Feussner, H., & Vogel, T. (2020). Der künstlich intelligente Operationssaal. Der Klinikarzt, 49(06), 246-249.

Fachvorträge

  • CURAC2020:  "Analyse akustischer Signale der Gewebe-Instrumenten-Interaktion bei minimal-invasiven Operationen”
  • CURAC2018   “Markerless endoluminal navigation - Deep Learning Based Detection of Intestinal Segments for Colorectal Endoscopic Investigations”