| Project/Area Number |
23K24573
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| Project/Area Number (Other) |
22H03315 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
中島 和江 大阪大学, 医学部附属病院, 教授 (00324781)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 大輔 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (40645959)
鬼頭 朋見 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (50636107)
若宮 翔子 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (60727220)
荒牧 英治 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70401073)
田中 晃司 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70621019)
安部 猛 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (80621375)
増田 真一 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任研究員(常勤) (90874199)
佐藤 仁 大阪大学, 医学部附属病院, 特任准教授(常勤) (70453040)
新谷 康 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (90572983)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
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| Keywords | 手術会話 / ノンテクニカルスキル / テクニカルスキル / レジリエンス / エネルギーデバイス / ネットワーク解析 / 自然言語処理 / 手術 / チームパフォーマンス / 手術チーム / 複雑適応系 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、従来注目されてこなかった術中の音声情報に着目し、動画情報と同期させ、手術を短時間で再現するシステムを構築する。手術チームの相互作用を、音声分析、自然言語処理、及びネットワーク解析を用いて、言語的コミュニケーションの観点から解析する。本研究成果は、手術メンバーや装置、そしてテクニカルスキル/ノンテクニカルスキルによるハイブリッドな環境作り、最適な全体シーケンスマネージメント、関係者のストレス軽減、若手の外科医や手術室スタッフの効率的教育および早期人材育成に反映させる。安全で質の高い手術を実施するための手術チームサポートシステムの実用化に向けた基盤を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに多職種手術スタッフの術中の発話分析を行うために必要な、スタッフ別の音声収集システム及び手術動画と音声の同期システムを構築した。それらを用いて、３例の手術（心臓外科開心術1例、消化器外科ロボット支援手術2例）の音声付き動画を作成し、術中の発話に関して、ダイナミック特性（発話数、発話長、発話間隔、発話ラリー等）、及び相互作用パターン（誰から誰へという発話の方向性、中心性、頻度等）に関する解析を行った。
いずれの手術においても、術者及び第一助手の頻回かつ短い長さの発話が見られた（心臓外科開心術：術者は約1400回/12音節、第1助手は約600回/10音節、ロボット支援下食道亜全摘術：術者は約700回/15音節、第1助手は約1200回/12音節、ロボット支援下噴門側胃切除術：術者は約８００回/12音節、第1助手は約１３00回/12音節）。また、スタッフ間でのクローズドループコミュニケーションが見られた。ロボット支援下手術では第１助手がコミュニケーションのハブとなり、外科医間だけでなく、直接介助や外回り看護師とも多く発話を交わしており、心臓外科開心術（執刀医がハブ）と異なるロボット支援下手術の特徴である可能性が示唆された。また、発話により手術操作実行前の術者の考えが他の手術メンバーに伝わることで、術野画像からは読み取れない術者と術者以外の考えの一致と不一致をプロアクティブに検出できていた。
発話分析で明らかになった上記の特徴は、術前には把握できない解剖学的特徴や動的に変化する術野の状況に対して、適応的にチームワーク（adaptive teamwork）を発揮するための重要な要素であることが示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19パンデミックにより手術室への入室制限や業務多忙となった期間があったが、消化器外科ロボット支援手術症例のデータ収集及び解析を実現し、その結果を学会において発表した。しかし、計画した研究内容（特に呼吸器外科手術症例のデータ収集、手術チームスタッフ向け教材の開発）を予定どおりに実施できなかったことから「やや遅れている」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
ロボット支援下手術の術中会話の特殊性および重要性が示唆されたことから、最終年度である今年度は、呼吸器外科手術症例のデータ収集を行い、発話分析、ネットワーク分析、自然言語処理により、適応的チームワークに見られるチームメンバー間の相互作用（特に言語的コミュニケーション）の動的な特徴を明らかにする。また、作成した音声付き手術動画を用いた手術スタッフ用教材（外科医及び麻酔科医向けを予定）の開発を進める。また、エネルギーデバイスの使用法は、術者のテクニカルスキルの重要な要素であることから、デバイスおよび接触組織の温度を測定し、科学的データをもとに適切なデバイスの使用法を構築し、テクニカルスキルの向上につなげる。
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