| 研究課題/領域番号 |
21K19588
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分57:口腔科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
水田 健太郎 東北大学, 歯学研究科, 教授 (40455796)
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| 研究分担者 |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
飯島 毅彦 昭和大学, 歯学部, 客員教授 (10193129)
星島 宏 東北大学, 歯学研究科, 准教授 (90536781)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 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 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | セデーション / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
医療現場における鎮静法の利用件数は増加の一途を辿っており、歯科治療、消化管内視鏡検査、MRI検査などの際に利用されている。しかし、麻酔科医のマンパワーは世界的に不足しており、鎮静の大多数が麻酔管理に不慣れな非麻酔科医により実施されている。そこで本研究では、麻酔科医が経験則で行っている鎮静深度の調節を、分析力と予測力を兼ね備えた人工知能に置き換え、患者の特性、鎮静中の呼吸状態、患者の鎮静深度に合わせて鎮静薬の投与速度を自動制御するロボット鎮静システムを開発するものである。
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| 研究成果の概要 |
患者データと鎮静薬投与量の経時変化を教師データとともに人工知能に深層学習させ、個々の患者の特性に応じて鎮静薬の投与量・時期を自動制御する鎮静システムを開発した。具体的には、二つの機械学習モデル（鎮静薬投与量の推定モデル、鎮静深度の推定モデル）を組み合わせ、患者の鎮静深度に合わせて人工知能が鎮静薬投与量の予測と制御を自動で行う再帰的なアルゴリズムを開発し、鎮静薬の投与速度を自動制御するclosed-loopな全自動ロボット鎮静システムを構築した。その結果、鎮静薬の持続投与量の未来予測が高い精度で達成されることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療現場における鎮静法（セデーション）の利用件数は増加の一途を辿っており、歯科治療、消化管内視鏡検査、MRI検査、CT検査、小手術時に広く利用されている。これまで麻酔科医が「経験則」で行ってきた鎮静深度の調節作業を、「分析力」と「予測力」を兼ね備えた人工知能に置き換えることで、鎮静システム全体を自動化できることが期待される。
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