AI支援による内視鏡下下垂体手術の
解剖学的構造の識別
内視鏡下下垂体手術において、AIを活用して術中の解剖学的構造の認識を支援する可能性を示した論文です。
Artificial intelligence assisted operative anatomy recognition in endoscopic pituitary surgery
要 旨
下垂体腫瘍は重要な神経血管構造に囲まれており、手術中のこれらの構造の識別は困難を伴います。我々は以前、トルコ鞍部の解剖学的構造をセグメント化するAIモデルを開発しました。本研究は、このモデルを適用し、AI支援が臨床医の解剖学的構造の認識に与える影響を調査することを目的としています。参加者は、6枚の画像に対して、最初はAIの支援なしで、その後AIによる支援を受けて、トルコ鞍部のラベリングを行いました。平均DICEスコアと、注釈がトルコ鞍部の重心を含む割合を算出しました。6人の医学生、6人の初期研修医、6人の中堅研修医、6人の専門医が参加しました。全体として、AI支援なしのDICEスコア70.7%から、AI支援ありの77.5%へと、トルコ鞍部の識別が向上しました（+6.7; p ＜ 0.001）。特に医学生はAI支援を最も活用し、DICEスコアが66.2%から78.9%へと向上しました（+12.8; p = 0.02）。この技術は、外科教育を強化し、将来的には手術中の意思決定支援ツールとして活用される可能性があります。
Pituitary tumours are surrounded by critical neurovascular structures and identification of these intra-operatively can be challenging. We have previously developed an AI model capable of sellar anatomy segmentation. This study aims to apply this model, and explore the impact of AI-assistance on clinician anatomy recognition. Participants were tasked with labelling the sella on six images, initially without assistance, then augmented by AI. Mean DICE scores and the proportion of annotations encompassing the centroid of the sella were calculated. Six medical students, six junior trainees, six intermediate trainees and six experts were recruited. There was an overall improvement in sella recognition from a DICE of score 70.7% without AI assistance to 77.5% with AI assistance (+6.7; p ＜ 0.001). Medical students used and benefitted from AI assistance the most, improving from a DICE score of 66.2% to 78.9% (+12.8; p = 0.02). This technology has the potential to augment surgical education and eventually be used as an intra-operative decision support tool.
企業の取り組み
手術器具の自動交換と精密操作が可能な
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ソニーグループ(株)による手術器具の自動交換と精密操作が可能なマイクロサージェリー支援ロボット開発
高精度な操作性とAI技術を活用し、医師の手の震えを補正しながら極細血管や神経の縫合など、微細で高度な手術を可能にします。これにより、医師の負担を軽減しつつ、手術の成功率向上や患者への負担軽減が期待されます。最先端のロボティクス技術を活かし、未来の医療を支える革新的なソリューションを提供します。
eXeXは、AIを用いて手術中のコミュニケーションや効率性を向上させ、チーム全体が調和して動ける環境を目指しています。Apple Vision Proとの連携により、術者はハンズフリーで視覚的なチェックリストを使用でき、AIが各手術室や術者のスタイルに応じて柔軟に対応します。また、AIと言語モデル、コンピュータビジョンを組み合わせることで、道具の位置把握やチームメンバーへのリアルタイムな指示を可能にし、無駄な中断を減らします。空間認識機能によって術者の視線を把握し、より直感的で効率的な手術環境を実現しています。このように、eXeXはAIを活用して、手術室をまるで交響曲のように調和の取れた空間へと変えていこうとしています。