| 研究課題/領域番号 |
17K11049
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
宮部 雅幸 三重大学, 医学系研究科, リサーチアソシエイト (60145589)
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| 研究分担者 |
亀井 政孝 三重大学, 医学部附属病院, 教授 (60443503)
島岡 要 三重大学, 医学系研究科, 教授 (40281133)
坂本 良太 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (10581879)
坂倉 庸介 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (50608940)
川本 英嗣 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20577415)
伊藤 亜紗実 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (80740448)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 気管挿管 / モーションキャプチャ / ディープラーニング / 臨床手技教育 / AI |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、気管挿管手技動作を3Dモーションキャプチャによって定量化し、熟練医師と初学者の身体運動の差異を客観的に評価・解析する方法を確立することを目指している。気管挿管ダミー人形を用いモーションキャプチャで挿管動作を麻酔科専門医と初期研修医で比較した（麻酔科専門医n=13, 初期研修医n=13）。従来の仮説検証型の人的アプローチによる解析を実施し、動きの“しなやかさ”の指標である加速度の時間微分値（Jerk）に着目することで、熟練医師の方がしなやかであるとの結果を得、論文発表した（Sakakura Y, Kamei M, Sakamoto R, Morii H, Itoh-Masui A, Kawamoto E, Imai H, Miyabe M, Shimaoka M.: Biomechanical profiles of tracheal intubation: a mannequin-based study to make an objective assessment of clinical skills by expert anesthesiologists and novice residents. BMC Med Educ. 2018;18:293.）。さらに、従来型解析とは異なるディープラーニングによる人工知能的アプローチでの解析を実施した。２クラス分類問題として従来から人工知能にもよく用いられているSupport Vector Machine (SVM)の利用、および近年注目されているDeep Neural Network (DNN)を用いた解析を実施し、現在論文投稿準備中である。さらに、Jerkが専門医の技術の指標となることを、検証する研究として、初期研修医の教育前後での時系列データを取得し、検討中である。
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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
第2弾として、初期研修医の1か月間の麻酔科実習により、Jerkが改善していくのかどうか検討中であり、データ取得が終了し解析中である。今年度中の論文化を目指している。
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| 今後の研究の推進方策 |
人工知能技術の応用： SVM、DNNの特徴ベクトルを使用した解析により、現在論文作成中である。今後は、この結果をふまえ、学生-初期研修医-後期研修医-専門医の長期にわたって、データを取得する研究により、専門医の臨床技術を短期間で初期研修医に習得させる教育システムの構築を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
最新の人体装着装置を購入し、さらに精細な動作を解析することとなり、次年度へ予算を残した。また、さらなる研究成果の発表のため、学会出席に要する旅費、海外文献翻訳費用として使用することを計画している。
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