AIによるマーカーレス動作分析で実現する心臓血管外科修練の規格化

• 研究課題/領域番号: 25K12060
• 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55030:心臓血管外科学関連
• 研究機関: 浜松医科大学
• 研究代表者: 岡本 一真 浜松医科大学, 医学部, 教授 (10338064)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 心臓血管外科修練

研究開始時の研究の概要

習得が困難な手術である心臓血管外科手術の修練を支援するために、効率的なOff-the-job training (Off-JT)の手法が模索されている。本研究では、冠動脈吻合シミュレター「BEAT」を用いた冠動脈吻合手技をAIマーカーレス動作分析アプリである「SPLYZA MOTION」で動作解析することで、冠動脈吻合技能を定量評価する技術を確立する。熟練者の冠動脈吻合技能をベンチマークとした定量的冠動脈吻合評価表を作成し、これを用いた修練医による吻合技能の定量評価を可能とする。一定の修練の過程中の技能評価値を記録し、冠動脈吻合修練のLearning Curveを定量化する。