2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of Advanced Training System for Fundamental Laparoscopic Surgery Training
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19K03084
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
植村 宗則 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (50636157)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
家入 里志 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (00363359)
中村 亮一 東京医科歯科大学, 生体材料工学研究所, 教授 (30366356)
富川 盛雅 九州大学, 大学病院, 特別教員 (60325454)
長尾 吉泰 九州大学, 大学病院, 助教 (70608968)
江藤 正俊 九州大学, 医学研究院, 教授 (90315078)
川平 洋 自治医科大学, 医学部, 教授 (90447285)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 手術トレーニング / 手術工程解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、「手術が上手いとは何か、手術が上手くなることとはどのようなことか」をより深く定量的・客観的に解明し、その成果を昇華し、外科医の技量に応じた質の高いフィードバックと明確なトレーニングストラテジーを提供する革新的で科学的な内視鏡外科手術トレーニングプログラムをパッケージとして開発する。
リアルタイムにフィードバックを返すことが出来る“コーチング”システムの開発：申請者らの開発した腸管縫合シミュレータは、タスクを完了し完成させた縫合の質をも定量的に評価することが可能である。30名以上の熟練医の腸管モデル縫合中の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により、①術前計画と術中の操作による相違点の自動抽出、②熟練医の無駄のない動作と高品質の手術結果との関係を解明した。さらに、どの時点のどの操作が手術結果の品質にどのような影響を及ぼすかを明らかにし、熟練に至らない外科医（修練医）の動き一つひとつについて細やかで的確なフィードバックを返すシステムを確立する。また、SPMを自動化させることによりフィードバックのリアルタイム化を実現する。SPMの自動化には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応用するとともに、申請者らが開発したAI(Chaos Neural Network System)を用い、動作カテゴリの自動分類と動作判別の機械学習を行った。質の高いフィードバックが実現できたかどうかはトレーニングセミナー受講者のセミナー受講前後の成績比較や受講者に対するアンケートなどに基づき評価する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
手術動画の解析が想定通り進んだため。
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| Strategy for Future Research Activity |
定量的・客観的に評価した内視鏡外科手術の技量がトレーニングを通してどう変化するか、トレーニングを受ける外科医の個性やキャリアによりどのような違いがあるかを解明することにより、個々人の個性に適った明確なトレーニングストラテジーを構築する。
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| Causes of Carryover |
研究分担者の異動等に伴い、研究費使用に遅延が生じたため。
2020年度の手術動画解析に使用する予定である。
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