2019 年度実績報告書

レジリエントな手術チームのシステムダイナミクスの解明

研究課題

研究課題/領域番号	18H03025
研究機関	大阪大学
研究代表者	中島和江大阪大学, 医学部附属病院, 教授 (00324781)
研究分担者	中村京太横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (00287731) 南正人大阪大学, 医学部附属病院, 准教授 (10240847) 吉岡大輔大阪大学, 医学系研究科, 助教 (40645959) 藤野裕士大阪大学, 医学系研究科, 教授 (50252672) 北村温美大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (60570356) 徳永あゆみ大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (60776409) 荒牧英治奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 特任准教授 (70401073) 服部憲明大阪大学, 国際医工情報センター, 寄附研究部門准教授 (70513141) 滝沢牧子群馬大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70613090) 田中晃司大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (70621019) 中島伸独立行政法人国立病院機構大阪医療センター(臨床研究センター), その他部局等, 研究員 (80501402) 三原雅史川崎医科大学, 医学部, 教授 (80513150) 赤澤仁司大阪大学, 医学系研究科, 招へい教員 (90824748) 城綾実奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 博士研究員 (00709313) 北城圭一生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード	レジリエンス / 会話分析 / 自然言語処理 / 脳機能解析 / ハイパースキャニング / チームパフォーマンス / 相互作用
研究実績の概要	本研究は、手術チームというシステムにおいて、想定内及び想定外を含む大小さまざまな擾乱と環境的制約がある中で、レジリエントに手術パフォーマンス行われているメカニズムをダイナミクスに着目して、複雑系科学のさまざまな専門家の参画により学際的に解明しようとするものである。昨年度の検討の結果、術中会話の文字起こしの際に、種々の解決すべき問題があることが分かった。手術メンバーはマスクを１～2重で装着している。そのため、音声が不明瞭になりやすく、かつガウンやマスクの摩擦音のノイズが混入する。また、手術室の環境音として、電気メスなどの動作音、麻酔器のモニター音、空調音などのノイズが混入する。また、同時多発的に会話が発生するため、それらを分離して文字起こしするためには、多大な労力と時間を要する。マイクの開発と装着法の工夫を行い、明瞭な音声を収集するのみならず、著明なノイズの低減化が得られた。昨年度は、環境ノイズのさらなる軽減化と、複数脳の同期・共鳴に関する基礎的な検討を行った。具体的には、活動中の脳波を複数同時に長時間にわたり測定した。長時間の脳波データを用いて、脳波の各チャネル同士のPSIを長時間に渡って少しずつずらしながら、全て計算することで、各チャネル同士のPSI自体の時間経過をグラフにすることが可能となる。本研究ではこれをContinuous PSI (連続的PSI)と名付けた。なお、これらの解析はプログラム言語pythonによって作成し、2020年2月Github上に公開した(https://github.com/TomohitoNakano/TomakunEEG)。本アプリでは、本研究のみならず、2者の脳波処理やPSIに関連する解析を簡便に行えるようまとめた。
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昨年度購入した脳波計を用いて、動作時の脳波測定、手術室環境下での脳波測定を行い、手術中に脳波のデータ収集が可能であり、かつ解析可能であることが分かった。さらに、実際の模擬手術環境で、複数脳の脳波を同期させた状態で測定することに成功した。得られたデータを用いて、さらなるノイズ除去のアルゴリズムを開発した。また、脳波の共鳴を解析するアルゴリズムとしてContinuous PSIを開発して、GitHub上に公開することができた。言語解析に関しては、安定的に制御されている手術チームメンバー間の会話には、隠れたパターンが存在することが示唆された。本知見については、The 8th Resilient Health Care Network Meeting、第14回医療の質・安全学会にて発表した。現在は、消化器外科手術の症例における録音と文字起こしを継続して行っており、おおむね順調に進展していると考える。
今後の研究の推進方策	実際の手術で収集済みの録音データの文字起こしを完了させ、昨年度までに検討して得られた知見の再現性を検証する。また、より深い会話分析を行うために、会話のリズムや無音時間の解析を追加する。過去に報告してきた58指標を用いて主な手術場面ごとに各役割における言語統計量を解析する。脳波解析に関しては、脳波の共鳴に関する基礎的な検討を加えるとともに、すでに取得済みの脳波データと動画データを照合しながら、場面ごとにミクロな視点での解析を行う。作成した解析アルゴリズムのブラッシュアップを行う。得られた知見を世の中に発信することを目的に、統合的な解析を加え、学会発表、論文化を進める。