人工知能に基づく自動フリーフラップモニタリングシステムの開発
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Development of an Automated Free Flap Monitoring System Based on Artificial Intelligence
雑誌名：JAMA Netw Open. 2024 Jul 01; 7(7): e2424299.
概 要：
本研究は、フリーフラップ手術後のフラップモニタリングを自動化するAIシステムを開発し、医療従事者の関与を最小限に抑えつつ効率を維持することを目的としています。従来の身体検査は信頼性が高いものの、医師の時間を過剰に消費することが課題とされています。スマートフォンカメラを使用し、フラップの画像を定期的に撮影、異常を検出した場合には医療スタッフに通知する仕組みを構築しました。
方 法：
この予後研究では、2020年3月1日から2023年8月31日までにフリーフラップ再建を受けた患者から得たフラップ写真を使用し、2つのAIモデル（セグメンテーションモデルとグレーディングモデル）を開発しました。305人の患者から2068枚の写真を収集し、フラップの認識と血流状態の評価を行いました。2023年11月に臨床環境でシステムを適用しました。
結 果：
305人の患者から得た写真を基に、FS-netプログラムはフラップセグメンテーションで平均Dice類似係数0.970を達成しました。DenseNet121モデルは、5506枚の写真で受信者動作特性曲線の面積が0.960であり、静脈不全の感度は97.5%、動脈不全は92.8%でした。10人の患者に適用した結果、143回の自動モニタリングセッションを問題なく実施しました。
結 論：
この研究の結果は、新たな自動化システムが医療従事者の時間を最小限に抑えつつ、効率的なフラップモニタリングを可能にすることを示唆しています。今後、信頼性を検証するためのさらなる研究が必要です。