内視鏡下下垂体手術における人工知能支援の解剖学認識
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial intelligence assisted operative anatomy recognition in endoscopic pituitary surgery
雑誌名：NPJ Digit Med. 2024 Nov 09; 7(1): 314. doi: 10.1038/s41746-024-01273-8. Epub 2024 Nov 09.
概 要：
この研究は、下垂体腫瘍の手術において、重要な神経血管構造を特定することが困難である中、以前に開発したAIモデルを用いて、解剖学の認識に対するAI支援の影響を探ることを目的としています。参加者は、最初にAIなしで、次にAIによって補助されながら、6つの画像上でセラをラベリングする課題に取り組みました。結果として、AI支援なしのDICEスコアは70.7%から、AI支援ありで77.5%に改善しました。特に医学生は最も恩恵を受け、スコアが66.2%から78.9%に向上しました。この技術は、外科教育を強化し、最終的には手術中の意思決定支援ツールとしての利用が期待されます。
方 法：
本研究は、解剖学の認識に関する介入研究で、6人の医学生、6人の初期研修医、6人の中堅研修医、6人の専門医を対象に行われました。参加者は、AI支援なしとありの2つの条件で、6つの画像に対してセラをラベリングしました。主要評価指標はDICEスコアで、AI支援の有無による認識の改善を測定しました。
結 果：
AI支援なしのDICEスコアは70.7%から、AI支援ありで77.5%に改善し、統計的に有意な差が確認されました（+6.7; p < 0.001）。医学生は最も大きな改善を示し、スコアが66.2%から78.9%に向上しました（+12.8; p = 0.02）。全体として、AI支援が解剖学認識を向上させることが示されました。
結 論：
AI支援は、下垂体手術における解剖学の認識を向上させる可能性があり、特に医学生にとって有益であることが示されました。この技術は、外科教育の強化や手術中の意思決定支援ツールとしての利用が期待されます。