| 研究課題/領域番号 |
23K24958
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03703 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
内田 広夫 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (40275699)
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| 研究分担者 |
出家 亨一 埼玉県立小児医療センター (臨床研究部), 外科, 医長 (00845109)
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
城田 千代栄 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (20378194)
牧田 智 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (20718415)
田井中 貴久 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (30378195)
小田 昌宏 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (30554810)
藤原 道隆 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70378222)
檜 顕成 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (90383257)
住田 亙 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (70437044)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2024年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2022年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
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| キーワード | 食道閉鎖症 / 手術 / 胸腔鏡 / ナビゲーション / AI画像解析 / アノテーション / 鉗子 / 小児 / 低侵襲 / 画像解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
胸腔鏡下食道閉鎖症根治術のAI画像解析により、手術のメルクマール（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道）となる解剖構造を術中に表示するシステム、すなわち食道閉鎖症ナビゲーションシステムを作成し、安全に確実に手術を行えるようにする。ナビゲーションと同時に、食道閉鎖症手術手技（縫合結紮、剥離操作）をリアルタイムにAIで評価する。このAI評価を確立することで、より簡便で確実な、人の目による手術手技の評価方法を新しく確立し、応用していく。これらから、手術の上手さをだれもがわかるような具体的な表現で示すことを目指す
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| 研究成果の概要 |
胸腔鏡下食道閉鎖症根治術における術中支援および術者教育を目的に、AIを活用した「術中ナビゲーションシステム」と「自動手技評価システム」の開発を行った。まず、手術を安全に行うために重要構造である迷走神経をAIに学習させ、ナビゲーションモデルを構築した。小児外科医54名による評価では、AIの解剖認識速度は初学者群より有意に速く（p<0.001）、熟練者と同等であった。さらに、縫合結紮動画を用いて、鉗子動作の滑らかさ・操作効率・左右の協調性という3指標に基づきスキルをリアルタイム評価するAIモデルも開発し、熟練度の判別精度は下位群95%、上位群88%と、客観的手技評価ツールとしての有用性が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、胸腔鏡下食道閉鎖症手術におけるAIナビゲーションと自動手技評価システムを開発した。AIは術中の迷走神経を高精度で認識し、解剖認識速度はNoviceより有意に速く、Expertと同等であった。また、鉗子動作の解析により縫合スキルをリアルタイム評価するAIモデルを構築し、改良後のスコア式では上位群88%、下位群95%の判別精度を達成した。AIと機械学習を用いた手術ナビゲーションと自動手技評価の両面で、臨床応用・教育応用への展開が現実的な段階に達しており、今後は実用性・再現性の検証と、さらに高度なスキル判定・教育支援システムへの発展が期待される。
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