| 研究課題/領域番号 |
20H03908
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
稲井 邦博 福井大学, 学術研究院医学系部門, 准教授 (30313745)
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| 研究分担者 |
小林 英津子 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (20345268)
法木 左近 福井県立大学, 看護福祉学部, 教授 (30228374)
清水 昭伸 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80262880)
木戸 尚治 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任教授(常勤) (90314814)
平野 靖 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (90324459)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2020年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | 病理解剖用ロボット / 医療事故調査 / 医工連携 / オートプシー・イメージング / 人工知能 / 解剖用ロボット / 医療事故調査襲 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
医療事故調査はカルテレビューと根本原因分析法で構成されるが、医療関連死の場合には医学的解析も必須である。しかし、解析の根幹をなす病理解剖は病理医不足や遺族感情から実施困難な状況にある。そこで、本研究は医工連携で遺体損傷を最小化できるロボット活用「低侵襲解剖」に、解剖情報を補完する人工知能（AI）支援「死亡時画像診断（Ai-CT）」と「検体検査」を併用した医療関連死の原因究明法を確立する。
具体的には診断精度の観点から「低侵襲解剖」に必要最低の標本を摘出可能な解剖用ロボットを開発する。次に低侵襲解剖を補完・診断支援を担うAIを開発する。さらに教育システムを構築し医育面からも解析能向上を目指す。
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| 研究実績の概要 |
①低侵襲解剖用ロボット開発と修正：約2cm径の組織を安定的に切離するロボットの基幹部となる切削ヘッド部を構築し、体内観察内視鏡及び体液吸引計測機との接続を検討した。さらに、将来の遠隔化を目標に、ロボットアーム接続時に発生する切削時の振動制御技術を検討している。②全身解剖、低侵襲解剖、最小侵襲解剖の診断精度の比較検証：当該研究に必要となる約30例の標本を採取し、極小標本での解剖診断精度に問題がある可能性（直接死因不明率約50%）を見いだしており、理想条件の確立に向けた解析を行っている③Ai-CT画像からの臓器重量推定法の確立：AIを活用した肝臓および腎臓領域の抽出を行い、経時的な肝体積変化から肝萎縮原因疾患鑑別に向けたパラメータ候補の抽出に続き、症例数を増やして解析を行っている。④立体肺内部構造観察用教育ツールの開発：立体固定肺の表面形状、CT画像、マイクロCT画像セット画像データセットの収集を継続し20体余の蓄積に成功し、選択した表面から内部画像を観察できるツールを複数構築し、公開に向けて準備中である。⑤CT画像の超解像度化・精細化技術の確立：立体固定肺のCT画像とマイクロCT画像を用いた超解像AI研究に関し、AIが作成するfake画像の除去、拡散モデルを用いた気管支、血管、肺胞などの陰影のエッジ付近の精度改善を行っている。⑥死因経過推定モデル、解剖時敗血症予測モデルの構築：類似症例からの死因経過推定および解剖時血液培養結果から敗血症予測モデルを構築し、Sci Repに発表した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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