小児外科手術動画の機械学習とAI画像解析によるリアルタイム手術手技評価法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K15206
• 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62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 安井 昭洋 名古屋大学, 医学部附属病院, 医員 (80882828)
• 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) ; 内田 広夫 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (40275699) ; 天野 日出 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (40883616) ; 檜 顕成 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (90383257)
• 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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 手術手技評価 / off the job training / 機械学習 / 外科手術教育 / 小児外科

研究開始時の研究の概要

小児内視鏡外科手術の喫緊の課題として、繊細で愛護的な高度な手術スキルを要するのにも関わらず、対象が希少疾患のため、多くの小児外科医において修練の環境が絶対的に不足していることが挙げられる。そこで、off-the-job-trainingを充実すべく、AI画像解析の技術を用いて、修練者に自己の手術手技を客観的に速やかにfeedbackできるシステムが必要だと考えた。本研究では、高難度手術対象となる希少疾患の練習モデルを用いた手技を自動評価するシステムを構築し、さらにはトレーニングツールとしてのその有効性を検証することを目的とする。