| 研究課題/領域番号 |
21K18095
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90140:医療技術評価学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
福田 篤久 九州大学, 大学病院, 助教 (20709795)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 人工知能 / 小児外科 / 外科教育 / シミュレータ / 技術評価 / 外科 / artificial intelligence / 内視鏡手術 / トレーニング / シミュレーター / AI / シミュレータトレーニング / 次世代外科医育成システム / 疾患特異的内視鏡手術シミュレータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は我々が開発してきた技術定量評価システムを備えた内視鏡外科シミュレータを応用し、熟練医の手技を定量化しシミュレータ内に再現することで、修練医が効率的に熟練医の手技を獲得し得る事を科学的に証明する。その結果、身近に熟練医が不在の環境下においても修練医が自らリアルタイムにフィードバックが可能な次世代教育システムを構築することを目的とする。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではartificial intelligence(AI)を用いて内視鏡手術トレーニングシミュレータにおける鉗子操作の客観的評価システム開発検証を行った．トレーニングボックス上部からiPadで撮影した動画を用いて鉗子の動きを計測した．鉗子の認識と位置計測には，DeepLabCutと呼ばれるAIを用いた姿勢推定手法を使用しkey pointにおける追従安定性を検証した。検証の結果、改善すべき点はあるもののAIを用いた鉗子軌道評価システムは，内視鏡技術を客観的に視覚化し，将来的には内視鏡外科医の研修や技術評価に有用なツールになり得ると考えた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究によって内視鏡手術教育におけるAIの活用法を検証することができた。今回、着手したAIを活用した鉗子操作評価システムは検証を重ねることで更なる高度化が可能である。将来的にソフトウェア化することで，「いつでも」，「どこでも」利用可能な内視鏡外科医教育システムに繋がる有用なツールであると考えられる。AIを用いたフィードバックを行うことで、指導医の局在による教育格差をなくし、「質の高い医療を日本全体に整備する」という我が国の医療体制の下支えとしてのツールにつながる発展性をが期待される。
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