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2019 Fiscal Year Final Research Report

Study of objective and quantitative measures of anesthesia skills and assessment of learning effect using automatic analysis by artificial intelligence system

Research Project

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Project/Area Number 17K11049
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Anesthesiology
Research InstitutionMie University

Principal Investigator

MIYABE MASAYUKI  三重大学, 医学系研究科, リサーチアソシエイト (60145589)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 亀井 政孝  三重大学, 医学部附属病院, 教授 (60443503)
島岡 要  三重大学, 医学系研究科, 教授 (40281133)
坂本 良太  三重大学, 医学部附属病院, 助教 (10581879)
坂倉 庸介  三重大学, 医学部附属病院, 助教 (50608940)
川本 英嗣  三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20577415)
伊藤 亜紗実  三重大学, 医学部附属病院, 助教 (80740448)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords気管挿管 / モーションキャプチャ / ディープラーニング / 臨床手技教育 / 気管挿管手技 / AI / 人工知能
Outline of Final Research Achievements

This study aimed to investigate whether any biomechanical parameters obtained by 3D-motion analysis of body movements during tracheal intubation procedures on an airway mannequin can objectively distinguish expert anesthesiologists from novice residence. And mean-jerk measurements provided excellent measures for discriminating between experts and novice. From this study we could show that comparing with novice residents, expert anesthesiologists possess a better ability to control their body movements during tracheal intubation procedures, displaying smoother motions at the selected body parts. We will continue studies on automatic analysis of skills during tracheal intubation using artificial intelligence technology.

Free Research Field

麻酔科領域

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

臨床手技は定量化、標準化が難しく、初学者の客観的な医学教育の障壁となっている。これまで熟練者の主観に基づいた教授方法が採用され、初学者の技術習得は容易ではなく、高度な医療手技は長年の修業によってしか習得しえなかった。本研究により手技の優劣、上達の定量化が可能であることが示され、これを用いることにより初学者が短期間に高度な医療手技を習得可能な臨床実技教育プログラムの開発の可能性が示唆される。

URL: 

Published: 2021-02-19  

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