主観・経験から客観・論理へ―革新的な科学的内視鏡外科手術教育パッケージの開発

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K01414
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 富川 盛雅 九州大学, 大学病院, 特別教員 (60325454)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 植村 宗則 九州大学, 大学病院, 助教 (50636157) ; 中村 亮一 千葉大学, フロンティア医工学センター, 准教授 (30366356) ; 長尾 吉泰 九州大学, 大学病院, 助教 (70608968) ; 中楯 龍 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 特任准教授 (40584470) ; 赤星 朋比古 九州大学, 医学研究院, 准教授 (20336019) ; 橋爪 誠 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 名誉教授 (90198664) [Withdrawn]
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 内視鏡外科学 / 外科手術教育 / 外科手術トレーニング / コンピュータ外科学 / 医用システム

Outline of Annual Research Achievements

内視鏡外科手術における縫合技術評価法の有用性を、内視鏡外科手術経験症例数100例以上の医師である熟練者と、医学生である初心者を比較した。タスク完遂時間は、模擬腸管、生体腸管いずれにおいても、熟練者のタスク完遂時間が有意に短かった。縫合部位が破綻する限界内圧値は、模擬腸管においては熟練者の限界内圧値が高かったが、生体腸管の限界内圧値に有意な差は認めなかった。
昨年度の研究実績で明らかとなった熟練医の無駄のない動作を解明するため、動作の手術工程解析（SPM) とビッグデータ解析技術を融合させた縫合の定量的品質評価を行った。その結果、一部の手術工程においては熟練者の動作スピードが有意に上昇していることが明らかとなった。今後は動作スピードと生体腸管の限界内圧値の関係を検討する予定である。
また、SPM を自動化させるために、シミュレータ環境下における鉗子の自動認識エンジンを開発した。今後はこの自動認識エンジンとディープ・ラーニングを行うChaos Neural Network Systemとの融合を図り、質の高いフィードバックを実現するトレーニングシステムを開発する。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の研究計画に沿って研究を遂行しており、期待どおりの成果が得られている。

Strategy for Future Research Activity

当初の研究計画を着実に実施すると共に、臨床的により価値ある成果を目指す。

Causes of Carryover

必要解析量が不足している判断に至ったため、専門的な知識と技術が必要な数理学的解析の一部を専門家に委託する解析委託費は今年度も未執行となった。その結果、628,994円が次年度使用額として発生した。最終年度に解析委託を行う予定となった。