人工知能を用いた骨盤リンパ節切除中の外科医による解剖学的認識の向上
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年7月1日
タイトル：Enhancing anatomical recognition by surgeons during pelvic lymph node dissection using artificial intelligence.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2026 Jun 30; doi: 10.1038/s41746-026-02936-4.
概 要：
本研究は、骨盤リンパ節切除（PLND）に関連する重要な解剖学的構造を特定するための人工知能（AI）モデルを開発し、AIの支援が外科医の骨盤解剖学的特徴の認識能力を向上させるかどうかを評価することを目的としています。36人の外科医が、PLND手術からの640本のビデオスニペットをレビューしました。モデルは、293のPLND手術ビデオから抽出した23,259枚の注釈付き画像と653枚の非注釈画像で訓練されました。
方 法：
この研究は、36人の外科医が参加し、PLND手術からの640本のビデオスニペットをレビューする形で行われました。AIモデルは、23,259枚の注釈付き画像と653枚の非注釈画像を用いて訓練され、三重交差検証により、尿管、閉鎖神経、外腸骨動脈、外腸骨静脈のDice類似度係数をそれぞれ0.6483、0.8654、0.8619、0.8736としました。
結 果：
AIの支援により、参加した外科医の感度と特異度が有意に改善されました（p < .001）。AIモデルは、異なる専門分野や経験レベルの外科医が骨盤解剖学的構造を特定するのに役立つ可能性が示されました。
結 論：
提案されたAIモデルは、外科医が骨盤解剖学的構造を特定するのを支援する可能性があり、臨床実践への影響を評価するためには、継続的な手術中のワークフローを用いたさらなる研究が必要です。