内視鏡外科技術の“定量化”と“セルフフィードバック“を目指した教育システムの構築

• Project/Area Number: 21K18095
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 福田 篤久 九州大学, 大学病院, 助教 (20709795)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: シミュレータ / artificial intelligence / 内視鏡手術 / トレーニング / 外科教育 / シミュレーター / AI / シミュレータトレーニング / 次世代外科医育成システム / 疾患特異的内視鏡手術シミュレータ

Outline of Research at the Start

本研究は我々が開発してきた技術定量評価システムを備えた内視鏡外科シミュレータを応用し、熟練医の手技を定量化しシミュレータ内に再現することで、修練医が効率的に熟練医の手技を獲得し得る事を科学的に証明する。その結果、身近に熟練医が不在の環境下においても修練医が自らリアルタイムにフィードバックが可能な次世代教育システムを構築することを目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、これまでに主観的に評価されてきた内視鏡外科技術の“定量化”と“セルフフィードバック“が可能な教育システムの構築を目指すものである。
主にartificial intelligence(AI)を用いた内視鏡手術トレーニングシミュレータにおける鉗子操作の客観的評価システム開発および吻合操作中の牽引力をリアルタイムに測定可能な腹腔鏡下腸管吻合術モデルの開発を行った。
AIを用いた鉗子操作評価システムについては初期モデルの開発が予定通り完了した。また腹腔鏡下腸管吻合術モデルについても初期モックアップは作成が完了した。
2023年度は手技データとして日本小児外科学会の秋季シンポジウム参加者を対象に展示デモを行い20名の被験者データを収集した。
また鉗子軌道を評価するAIモデルについては2023年7月に開催されたIPEG’s 32nd Annual Congressで発表を行い、現在は論文投稿中である。こちらの鉗子操作評価システムについては現時点での技術的課題は残るが，鉗子の追従安定性を向上させ，背景のばらつきによる検出精度の問題を軽減することで，AIを活用した鉗子操作評価システムの高度化が期待できると考えられた。具体的には学習に使用した背景以外では精度が低下することについては、開発に使用した動画以外の背景を学習に追加することで精度を向上させる。また鉗子の重なりや回転によって追跡ができない期間が発生することについては安定したkey pointsを選別した上で追跡を行うことで追跡を安定化させる予定である。

Research Products

• [Presentation] 医工連携による内視鏡手術トレーニングシミュレータ開発の変遷－新たな外科教育システムの確立に向けて (2024)
  • Author(s): 福田篤久，近藤琢也，馬庭淳之介，玉城昭彦，川久保尚徳，永田公二，宮田潤子，松浦俊治，田尻達郎
  • Organizer: 第124回 日本外科学会
• [Presentation] Innovative endoscopic surgical skill validation system using artificial intelligence technology (2023)
  • Author(s): Atsuhisa Fukuta, Satoshi Obata, Anupama PATEL, Shogo Yamashita, Junnosuke Maniwa, Takuya Kondo, Naonori Kawakubo, Yusuke Yanagi, Kouji Nagata, Toshiharu Matsuura, Tatsuro Tajiri
  • Organizer: IPEG&ESPES (IPEG2023)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] AIを活用した鉗子軌道検出システムの開発 (2023)
  • Author(s): 福田篤久，近藤琢也，永田公二，玉城昭彦，馬庭淳之介，川久保尚徳，松浦俊治，田尻達郎
  • Organizer: 第36回 日本内視鏡外科学会