| Project/Area Number |
24K15785
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
伊藤 康裕 北海道大学, 医学研究院, 客員研究員 (80899310)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉山 拓 北海道大学, 大学病院, 講師 (70748863)
杉森 博行 北海道大学, 保健科学研究院, 准教授 (20711899)
唐 明輝 北海道大学, 医学研究院, 特任助教 (80794156)
伊東 雅基 北海道大学, 大学病院, 助教 (10399850)
小笠原 克彦 北海道大学, 保健科学研究院, 教授 (90322859)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | artificial intelligence / video analysis / near miss / adverse event / neurosurgery |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、術中の有害イベントを生じる直前の（ヒヤリハット最中の）手術映像から、その要因を探索することであり、またこれらを事前に予知するAIを開発することである。その先に、アラートシステムを搭載するなど、“未然に”有害イベントを防止しうるという手術支援システムの開発に繋げていくことである。研究初年度には、手術映像媒体の中における出血、神経損傷などの有害イベントの検出AIを学習・強化する。令和7年度を目途に、イベント発生直前の映像学習により、有害イベント予知AIを学習・強化する。最終年度には、アラート機能を搭載したリアルタイム映像分析システムを開発し、手術支援AIプロトタイプとする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
手術室は、有害イベントや、その手前のヒヤリハットイベントが、極めて頻繁に生じる医療現場であり、外科治療の安全性向上は、重要な社会的課題である。本研究の目的は、術中の有害イベント（まさにヒヤリハット最中の）手術映像から、その要因を探索することであり、またこれらを事前に予知するAIを開発することである。研究の初年度として、脳動静脈奇形手術における術中出血のイベントに着目し、イベント検出AIの開発に着手した。また、同時にイベントの要因を検索するために、術具を種類別に検出するAI開発にも同時に着手した。
脳動静脈奇形手術の全映像12症例を収集し、全過程にわたり、術中出血イベントの抽出作業を実施し、これまでに、100回近い出血イベント映像を分離した。出血イベント検出アルゴリズムとして、3D-CNNによる検証、色調から検出する手法を同時並行的に進め、検出感度80%、特異度60％近くまで達成しつつあるが、いまだ学習強化は必要である。術具に関しても、吸引管、マイクロ剪刀、バイポーラ型鑷子などを、検出するAI開発も行っており、吸引管に関しては、検出感度80%、特異度70％近くまで達成しつつあるが、他の術具に関しては、いまだ学習強化は必要である。教師データ増加、教師データの質向上のための映像処理、アルゴリズム選定の多面的観点から、学習強化を進めており、精度は向上中である。
また、令和6年度は、脳神経外科手術におけるAI応用に関し、網羅的にレビューを行うとともに、総説論文を作成した。
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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
初年度で、論文公表は1本にとどまるが、脳動静脈奇形手術における出血イベント検出AIに関しては、精度は向上しており、おおむね順調に進行していると言える。
今後、さらなる精度向上とともに、その要因を検出しうるAI開発にも期待が持てる状況である。
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| Strategy for Future Research Activity |
出血イベント検出アルゴリズムに関しては、教師データ増加（脳動静脈手術症例の蓄積）、教師データの質向上のための映像処理、アルゴリズム選定の多面的観点から、学習強化を進めていく。術具検出アルゴリズムに関しても、進めていく。
出血イベントと術後動作の統合関連解析も進めていく方針である。
出血イベント開始点を秒単位から、コンマ秒単位にまで解析を進め、イベント開始点の0.5秒前までのデータに関しても、学習準備が整いつつある。これにより、イベント予知AIへの挑戦も開始していく。
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