Anna Fischer November 7, 2017

DJO ist ein amerikanischer Hersteller von chirurgischen Produkten. Im Jahr 2015 plante die Firma die Markteinführung eines neuen Kurzschaft-Implantats: TaperFill™. Dieses Implantat wird über einen direkten anterioren Zugang platziert und schont dadurch das kritische posteriore Weichteilgewebe. Die Markteinführung wurde anfangs von einigen Schwierigkeiten auf Seiten DJO begleitet: Das Design des Implantats erwies sich als sehr komplex, da es eng an der Kortikalis anliegen muss, um Stabilität zu gewährleisten. Aufgrund der geringen Toleranzbandbreite und der von Patient zu Patient geringfügig unterschiedlichen Anatomie war es schwierig, ein Design zu entwickeln, das bei möglichst vielen Patienten passt. DJO optimierte das Hüftimplantat mit Hilfe einer bildbasierten Populationsanalyse von Materialise.


Das Unternehmen DJO verfügt über eine lange Erfahrung mit Implantaten; allerdings erwiesen sich traditionelle anatomische Daten (Literaturveröffentlichungen, Messungen auf Röntgenbildern, Kadaver-Studien) in diesem Fall als nicht ausreichend. Bei den ersten Implantationen des neuen Produktes in Kadaver-Studien wurde über Femurfrakturen berichtet. Da der Zeitpunkt der geplanten Markteinführung schnell näher kam, erörterte das Entwicklungsteam auf der Basis ihrer individuellen Erfahrungen die unterschiedlichen Ursachen für die aufgetretenen Frakturen.

ADaM: Anatomical Data Mining

Um das Designproblem des Kurzschaftes in einem möglichst objektiven Ansatz zu lösen, wandte sich DJO an Materialise. Um DJO bei der Beantwortung der Fragestellung zu helfen, führte das ADaMTM Serviceteam von Materialise eine Populationsanalyse durch (ADaM: Anatomical Data Mining).


Materialise begann mit einer Datenbank von CT-Aufnahmen des Femurs. Eine Sammlung von virtuellen 3D-Femurmodellen der Patientenpopulation wurde erstellt. Auf Basis der Erfahrungen mit statistischen Modellen wurden eine durchschnittliche Femurform errechnet. Zudem identifizierte das ADaMTM Team die komplette Bandbreite der anatomischen Variationen, d.h. statistisch kleinere und größere Femurform. Somit konnte Materialise dem Unternehmen DJO die entscheidenden Formvarianten als 3D-Femurmodelle zur Verfügung stellen – errechnet mit Hilfe einer großen Datenbank von global akquirierten CT-Scans.

 

Neues Implantatdesign mit Populations-Analyse.

 

Anschließend implantierten die Ingenieure von DJO mit Hilfe von Materialise Software das Implantat-Design virtuell in die statistisch relevanten Modelle der Populations-Analyse. Dadurch wurde festgestellt, dass die Passform im bestehenden Design an einer bestimmten Stelle des Schaftes zu breit war, was zu punktuellen Belastungsspitzen im Femur führte.

 

Links: Originaldesign in einem durchschnittlichen Knochenmodell mit sichtbaren Überschneidungen zwischen Implantat und Kortikalis.

Rechts: Neues Implantatdesign mit Populations-Analyse.

 

Mit Hilfe dieser Populationsmodelle und den Ergebnissen dieser Analyse konnte DJO das Design entscheidend verbessern. Dieses neue Design hat sich nach 5.400 Implantationen als durchschlagender Erfolg erwiesen. Seither nutzen die Ingenieure von DJO die ADaMTM-Dienstleistungen von Materialise für ein populationsgestütztes 3D-Design (3D Population Driven Design) in einem frühen Designstadium. Dies ermöglicht Antworten auf anatomische Fragestellungen schon früh im Designstadium und führt zu kürzeren Entwicklungszeiten für neue Implantate.

“Nachdem wir die Leistungsfähigkeit dieser Technologie aus erster Hand erlebt haben, ist es, als ob wir einen Hammer haben und alles zu einem Nagel wird. Wir verwenden diese Technologie zur Unterstützung von Projekten unserer gesamten Forschungs- und Entwicklungsabteilung bei DJO.”
- Bryan Kirking, DJO Surgical, Biomechanics & Testing Scientist

Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie die medizinische bildbasierte Populations-Analyse die Art und Weise verändert, wie Medizintechnik-Unternehmen heutzutage ihre Standardimplantate entwickeln. Durch die virtuelle Darstellung der Patientenpopulation und die Möglichkeit, die richtigen Designdaten zu extrahieren, erhalten die Entwicklungsteams noch präzisere Informationen über anatomische Varianten. Dadurch können nun neue Designkonzepte sicher auf virtuelle Weise getestet werden, bevor sie bei echten Patienten eingesetzt werden. Bei Medizintechnik-Unternehmen, die versuchen, Risiken auszuschließen, fördert diese Technologie die Entwicklung von Innovationen, die zu einer besseren Patientenversorgung führen.

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