| 研究課題/領域番号 |
19K10335
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
鮎瀬 卓郎 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (20222705)
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| 研究分担者 |
喜安 千弥 長崎大学, 工学研究科, 教授 (20234388)
倉田 眞治 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (20325666)
讃岐 拓郎 神奈川歯科大学, 大学院歯学研究科, 教授 (40533881)
小林 透 長崎大学, 工学研究科, 教授 (90637399)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 上気道閉塞 / 鎮静 / 鎮静法 / 呼吸閉塞 / 呼吸波形 / 深層学習 / 麻酔管理ロボット / 麻酔科医 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
鎮静中は、早期の上気道閉塞の徴候を検知出来ていないのが現状で、酸素飽和度が９０％以下に低下し始めてからでは、低酸素血症が一気に悪化して、臨床的に非常に危険な状態になる可能性がある。従って、上気道閉塞の徴候を早期に検出して麻酔科医による診断と処置を普遍化する必要がある。
本研究の主目的は、鎮静中の呼吸機能を調節する様々な生理機能の中から定量化可能な項目をデジタルデータ化して大規模に収集し、AI（人工知能）にて麻酔科医の重症度の判断と気道確保の処置を教師データとして深層学習させることで新しいAI呼吸モニターを具備した麻酔管理ロボットを開発することである。
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| 研究成果の概要 |
鎮静中の上気閉塞を反映する指標の中で、吸気時の特徴的な呼吸波形が上気道開通性のモニタリング方法として応用可能であることが明らかになってきた。また、麻酔科医が聴取しているいびき音などの呼吸音の変化も重要な指標になることが分かってきた。吸気と呼気のそれぞれの気流制限とDUTY CYCLEと呼ばれる吸気相と呼気相の比率の変化を中心とした呼吸メカニクスに関するデータと麻酔深度のデータを検出して、麻酔科医による閉塞の重症度の判断と気道確保の処置を教師データとして深層学習させることでAl機能を持った麻酔管理ロボットを開発する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
鎮静中の呼吸機能をデジタルデータ化して収集し人工知能にて麻酔科医の症度の判断と気道確保の処置深層学習させることで新しいAl呼吸モニターを開発することを目的としている。麻酔深度と麻酔薬の投与を自動化して行う麻酔管理システムは、いくつか実用化が近いが、上気道の閉塞性を連続的にモニタリングして、さらに気道開通性を改善させる気道管理ロボットは、麻酔の安全性を考えるうえで重要であると考える。吸気と呼気のそれぞれの気流制限と吸気相と呼気相の比率の変化を中心とした呼吸メカニクスに関するデータを検出してAl機能を持った麻酔管理ロボットが医療者を補佐して、より安全な麻酔管理ができるようになると考えられる。
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