熟練者の外科手技の可視化と若手外科医への教育のためのITと機械学習の応用

• Project/Area Number: 24K20165
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 宮原 和洋 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (70896399)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2028: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: Off the job training / Artificial Inteligence / surgical training

Outline of Research at the Start

外科医の縫合動作の可視化および数値化を市販のセンサーデバイスと機械学習モデルを用いてOff the job trainingの評価項目を客観的に確立する。熟練者として血管外科医の動作をビデオやセンサーデバイスで撮影・測定したのち、動画から縫合動作を検出する機械学習モデルを作成する。そのモデルを使って修練者の縫合動作を客観的に評価する指標を作成し、それを利用した修練システムの有用性について広く客観的に評価して、サービスとして提供できるかどうかを検討する。