| 研究課題/領域番号 |
22H03153
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| 配分区分 | 補助金 |
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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)
中村 達郎 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (20898457)
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 主任部長 (40423181)
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)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 深層学習 / 手術支援 / ロボット支援手術 / 結合組織 / 膵臓 |
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| 研究実績の概要 |
内視鏡手術のデジタル画像データに含まれる解剖情報をAIに深層学習させることにより，切除縁を規定する解剖学的ランドマークの強調表示機能をもつAIモデルを開発し，その精度検証を行っている。研究2年目となる2023年度は初年度に引き続き，胃癌，食道癌，大腸癌，鼠経ヘルニアの各内視鏡（ロボットもしくは腹/胸腔鏡）手術の動画からリンパ節郭清や臓器剥離，脈管分離の場面をとらえたビデオクリップを抽出し，綿密なアノテーション作業によって精度の向上を図った。解剖構造として，剥離層に現れる疎性結合組織線維に続き，胃癌手術において損傷を避けるべき温存臓器である膵の認識に開発を進めた。当初の計画通り，現在，AIシステムの教育効果を検証するため機器を手術室に持ち込み，医学部５年生の臨床実習生を対象として，手術見学時に従来のモニターを見せる対照群と，AIモニターで膵組織を強調表示させた画像を見せるAI群に分け，実習終了時にテスト画像を用いて膵をどれだけ正確に認識できるかを比較検討している。予定の学生数に達し次第，解析を行う。アルゴリズムの効率化により偽陽性はさらに減少し，経験豊富な外科医が納得できるレベルに近づきつつある。臨床現場での使用は薬機法の承認を得る必要があるためすぐには難しいが，録画したビデオを振り返るのにAI認識をとり入れたり，学会発表でのプレゼンに活用したりして有用性を実感している。2023年度は研究代表者が３回，国際学会での発表を行い，２編の英語論文発表につなげた。
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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
研究開始時点で目標とした，「コンピュータビジョンを用いた外科医の意思決定支援システムの実用化」に向け，開発は順調に進んでいる。複数の外科術式を対象に結合組織線維，膵実質，神経線維のAIによる認識が予定通りの成果をあげており，評価も始まっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究方法や材料に変更を加えることなく，このまま開発を進める。これまで蓄積した性能評価のデータや学生に対する教育効果の検証を学会発表し，論文化につなげる。最終年度は薬機法の承認を経て手術室での実装実験を行い，実際の手術での有用性の検証や課題解決に取り組みたい。
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