解剖誤認根絶を目指した外科医の認識をサポートする新規AIシステムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K11793
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分55010:外科学一般および小児外科学関連
• 研究機関: 昭和大学
• 研究代表者: 冨岡 幸大 昭和大学, 医学部, 助教 (10750721)
• 研究分担者: 田代 良彦 昭和大学, 医学部, 講師 (20636245) ; 青木 武士 昭和大学, 医学部, 教授 (30317515)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 人工知能 / ＡI / 手術ナビゲーション / 合併症 / ＩＣＧ蛍光法

研究開始時の研究の概要

腹腔鏡下肝切除術(LH)において、静脈・グリソン鞘損傷に伴う出血や胆汁漏は重篤な状態に至ることが少なくない。今回我々はLH中の脈管を自動認識し着色表示させる外科医の視覚支援人工知能(AI)システムを構築した。本AIにより外科医の見落とし・ニアミスを補完し、安全で正確なLHの提供することを目的とする。
本AIを要素としながら、インドシアニングリーン(ICG)蛍光法やロボット手術、術前シミュレーションなどの技術融合を伴い、術前の綿密な手術計画を正確に表現するLH遂行のための真のリアルタイムナビゲーションシステムの基盤形成を行う。