| 研究課題/領域番号 |
15K21035
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
鍵山 善之 山梨大学, 総合研究部, 助教 (30506506)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 計算機支援外科 / 手術計画 / ビッグデータ / 統計アトラス / 術前支援 / 人工股関節全置換術 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，整形外科人工関節全置換術を対象とした術前，術後を含む手術情報管理及び医療ビッグデータ活用による学習循環型手術支援フレームワークの開発である．本研究では，全社のインプラントを包含的に管理する仕組みや数千，数万人分の術前計画，術後評価情報をまとめて管理できるデータフォーマットを策定し，そのビックデータの有効活用及び匿名共有化を容易にする．また，ビッグデータの統計解析にもとづく術前計画最適化や術後予測等を実現し，循環学習による自動改善及び医師間でノウハウを共有可能な手術支援フレームワークを構築する．
本年度は，大阪大学大学院医学系研究科高尾正樹助教，奈良先端科学技術大学院大学大竹義人准教授に協力頂き，多数の術前計画，評価情報や全社のインプラント情報を包含的に管理できる医療ビックデータ対応共通XMLデータフォーマットの策定を行った．大阪大学医学部附属病院で施術・保管されていた240症例分の人工股関節全置換術患者データを使用し，データ匿名化，学習データセットの作成を行った．これらのデータを使用し，術前計画最適化での循環型学習支援サブモジュールのテストを行い，最適化過程で生成される1症例辺り数千パターンに上る術前計画候補を策定した共通XMLデータフォーマットにより1ファイルに統合できることを確認した．これらの結果から，共通XMLデータフォーマットの有用性及び多数の学習データセットでの最適化モジュールの動作に問題ないことを示せたと考える．また，Webベースのプレビューシステムの試作も行い，手術支援フレームワークの基盤構築を進めた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は，多人数，多数プランデータを内包可能な医療ビッグデータ対応共通XMLデータフォーマットの策定とそのフォーマットを用いての240症例分の人工股関節全置換術患者データを用いた術前計画最適化での循環型学習支援サブモジュールのテストを実施した．共通XMLデータフォーマットの策定では，従来1人の患者データにおいて，術前計画最適化で生成された数千のプラン候補を個別のXMLファイルとして生成し，ファイルデータの取り扱いに問題が生じていたが，提案フォーマットにより効率的に1ファイルに統合し，管理できるようになった．また，循環型学習支援サブモジュールのテストにおいては，システムの改良を施した上で，大阪大学医学部附属病院の240症例分のデータでの運用試験を実施し，目標としていた数百症例レベルで使用可能であることを確認した．また，Webプレビューシステムの試作を行うなど，手術支援フレームワークの基盤構築もほぼ予定通りに進捗した．これらのことから，全体としておおむね順調に進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
大阪大学医学部附属病院に保管されているより大規模な施術済患者データを策定した共通XMLデータフォーマットに変換し，XMLデータベースへ学習データセットとして登録する．これには，まず現在準備中の500症例前後を適用し，更に数百症例の年内追加を検討する．また，循環型学習支援サブモジュールでの試験運用で発生した問題等に対応して，フォーマットの改良を実施する．学習データセットのグルーピングを行い，それによる術前計画最適化の性能変化の調査とフレームワークの改善を行う．また，対話的システムの操作系について，整形外科医の意見をフィードバックし，改良を加える．また，電子フォーラムでの学習データグルーピングによる性能比較やその結果の管理方法について，奈良先端科学技術大学院大学の佐藤嘉伸教授，大竹義人准教授にご助言頂き，新しい医師間ノウハウ共有方法を開発する．
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