| 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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| 研究成果の概要 |
本研究は、医療事故死調査における病理解剖実施を妨げる原因となる、遺体の皮膚切開を必要最小限にする低侵襲解剖用ロボット開発の基盤技術構築と、低侵襲解剖によって不足する解剖情報を補完する手法の構築に焦点を当てた研究を行った。死因究明に最低限必要となる組織量の検討結果に基づき、2 x 3cm大で円筒上の組織を切削するロボットヘッド部を作成した。また、不足する解剖情報を補完するために、敗血症の客観的診断法、死後CTからの肺画像の高精細（超解像度）化、臓器重量推定方法とその活用方法、死後経過時間推定研究を試み一定の成果を見いだした。本研究は、新興感染症における解剖術者の安全確保へも応用が期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、医療関連死を含む死亡症例の正確な病態や死因究明を行うためには、基本的に全身解剖が必要であることを改めて認識させると共に、それが困難な場合は主要臓器からプレパラート各1枚の大きさ程度の組織採取が必須であることを明らかにした。また、近年、新興感染症が猛威を振るう中、解剖ロボットと外科ナビゲーションを連動させることにより、将来的に医療者安全に重要な遠隔解剖への道を拓く結果となった。さらに、今後、医学教育素材の一般公開を進めていく中で、革新的な医用画像教育の構築が可能となることも期待できる結果となった。
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