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2019 年度 研究成果報告書

麻酔手技の定量化と人工知能を用いた自動解析による学習効果の判定に関する研究

研究課題

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研究課題/領域番号 17K11049
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 麻酔科学
研究機関三重大学

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)

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)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
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 / 気管挿管手技 / AI / 人工知能
研究成果の概要

気管挿管手技中の熟練麻酔科医と研修医の身体の動きを3Dモーション・キャプチャ技術により数値化、解析した結果、身体運動の「しなやかさ指標」というパラメータが気管挿管手技熟練度とよく相関することを示した。すなわち気管挿管時の熟練麻酔科医と研修医とでは熟練麻酔科医は身体の動きが円滑であり、身体の動きの制御能力が優れていることが示された。今後人工知能的アプローチと臨床での解析を進める予定である。

自由記述の分野

麻酔科領域

研究成果の学術的意義や社会的意義

臨床手技は定量化、標準化が難しく、初学者の客観的な医学教育の障壁となっている。これまで熟練者の主観に基づいた教授方法が採用され、初学者の技術習得は容易ではなく、高度な医療手技は長年の修業によってしか習得しえなかった。本研究により手技の優劣、上達の定量化が可能であることが示され、これを用いることにより初学者が短期間に高度な医療手技を習得可能な臨床実技教育プログラムの開発の可能性が示唆される。

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公開日: 2021-02-19  

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