| 研究課題/領域番号 |
19H03735
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55020:消化器外科学関連
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| 研究機関 | 兵庫医科大学 |
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研究代表者 |
篠原 尚 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (70319549)
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| 研究分担者 |
倉橋 康典 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (10834822)
宇山 一朗 藤田医科大学, 医学部, 教授 (60193950)
池田 正孝 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (80335356)
石田 善敬 兵庫医科大学, 医学部, 准教授 (80447664)
能城 浩和 佐賀大学, 医学部, 教授 (90301340)
隈本 力 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (90834820)
大森 健 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所), その他部局等, 消化器外科副部長 (40423181)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 深層学習 / 手術支援 / 画像セグメンテーション / ロボット支援手術 / 解剖学的ランドマーク / 結合組織 / 膵 |
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| 研究成果の概要 |
ロボット支援下手術の術中記録画像を教師データとしたセグメンテーション技術により，解剖学的ランドマークである剥離層と膵を自動認識する人工知能（AI）モデルを作成した。胃癌のリンパ節郭清場面において，AIは狭小領域に存在する疎性結合組織線維を見逃さず，また剥離の進行に追随しながら精度を落とすことなく認識できた（感度0.605，類似度0.525）。膵に対する類似度は0.750に達し，脂肪との境界が明瞭に表示された。直腸癌手術の画像データを追加することにより精度はさらに向上し，臓器横断的な深層学習がAIの画像認識能をより強化することが示された。
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| 自由記述の分野 |
消化器外科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療の技術革新により，外科医は手術内視鏡という高精細な “目” と，手術支援ロボットという精緻な “手” を手に入れたが，実際の場面や状況に応じた手術操作を統合的に加えるのは多くの経験と知識に裏付けられた術者の意思決定であり，そのための視覚情報処理であることに変わりはない。そのため現状，外科医個々の技術差は決して小さくない。人工知能を搭載したロボットによる手術支援は，高難度な手術を安定して実施するための究極の手段であると考えられる。本研究で開発したAIは解剖学的ランドマークを熟練外科医と同等レベルで認識することができ，外科医の意思決定を支援する新しい技術として活用できる可能性がある。
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