セダーズ・サイン健康科学大学の研究者たちは、前立腺がんの手術中に外科医の技術を分析するAIシステムを開発しました。このシステムは、最良の患者転帰に結びつく手術動作を特定するとともに、患者が性的機能を回復する可能性を予測するのにも役立ちます。
npj Digital Medicine に掲載されたこの成果は、この技術が外科医の手技を洗練させ、患者の転帰を改善する可能性があることを示唆しています。
AI システムは Frame-to-Outcome（F2O）と呼ばれ、ロボット支援下の前立腺手術で神経を温存する過程で記録される映像を分析します。ここでは外科医が性的機能に関与する神経を温存することを目指します。専門家が各手術を手動で評価するのではなく、システムは外科医の動作パターン―「外科的ジェスチャー」と呼ばれる――を自動的に特定し、それを用いて患者の回復を予測します。
これらの外科的ジェスチャーに関する先行研究は、器具の使用順序や神経を引き伸ばして脇へ動かす速度といったジェスチャーと患者の転帰との間に強い関連性があることを示してきました。手術中に使用されたジェスチャーを分析することで、AI は患者が良好な転帰を得られるかどうかを判定します。これまでこの種の分析は、訓練を受けた人間の観察者による労働集約的な審査を必要としていました。
「私たちの目標は、単に回復する人を予測することだけではありません」と、本研究の筆頭著者であり、セダーズ・サインの泌尿器科教授である Andrew Hung 医師は述べています。「最良の転帰を生む外科技術を特定することで、外科医が学習し、洗練させ、将来の患者のケアを改善できるようにしたいのです。」
研究者らは、F2O が患者転帰の予測において専門家の人間審査員と同等の予測力を示しつつ、手術パフォーマンスの分析に要する時間を劇的に削減することを発見しました。この技術は最終的には、成功した患者回復と最も強く結びつく技術について、外科医に対して客観的なフィードバックを提供できる可能性があります。
このシステムを開発するにあたり、研究者たちは4つの国際センターにまたがる23人の外科医が関与した294例の手術から人間の分析者が注釈を付けた映像を用いてAIを訓練しました。その後、追加の29例の手術で検証を行い、予測が専門の人間審査員の予測とほぼ一致することを確認しました。「正の転帰を生むジェスチャーを特定し解釈することで、外科医に外科手技の改善と患者ケアの向上に役立つ洞察を提供できる」とハングは述べています。
この研究は、セダーズ・サインの泌尿器科、計算生物医学科、および人工知能研究教育センター（CAIRE）の共同研究です。「外科医と計算生物医学の専門家が、共通の臨床目標に向かって協力することで何が達成できるかを示す取り組みです」と、計算生物医学科の学科長でCAIREのディレクターでもある Jason Moore 博士は述べています。「これらの分野を結集することで、技術的に厳密で、外科医と彼らの患者にとって本当に意味のある成果を創出できました。」
追加の著者には Xi Li、Nicholas Matsumoto、Jay Moran、Miguel E. Hernandez、Cherine Yang、Jeanine Kim、Jasmine Lin、Peter Wager、Ujjwal Pasupulety、Atharva Deo らが含まれます。その他の著者には Alvin C. Goh、Christian Wagner、Geoffrey A. Sonn らが名を連ねています。
資金提供：本論文に記載された研究は、米国国立衛生研究所の国立がん研究所から Award Number R01CA273031 の下で支援を受けました。本文の内容は著者の責任のみに属し、必ずしも国立衛生研究所の公式見解を表すものではありません。
出典: Cedars-Sinai Health Sciences University
