人工知能統合ビデオ分析による血管面積変化と器具動作の顕微手術スキル評価
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial intelligence-integrated video analysis of vessel area changes and instrument motion for microsurgical skill assessment
雑誌名：Sci Rep. 2025 Jul 31; 15(1): 27898.
概 要：
本研究は、神経外科の研修医にとって重要な顕微手術スキルの習得を目的とし、ターゲット組織の変化や手術器具の動きをビデオ分析することで、顕微手術の熟練度を客観的かつ定量的に評価するAIモデルの有効性を検証しました。14人の外科医が行った単針側側吻合タスクにおいて、動的血管面積の変動、組織変形エラー数、器具の移動距離、正規化ジャーク指数を定量化しました。AIによるパラメータは、従来の評価基準と比較して有効性が確認され、スキルの各カテゴリとの強い相関が示されました。
方 法：
本研究は、14人の外科医を対象にしたコホート研究で、AIを用いたビデオ分析モデルを開発しました。セマンティックセグメンテーションモデルと器具先端追跡アルゴリズムを統合し、顕微手術のパフォーマンスを評価しました。主要評価指標は、動的血管面積の変動、組織変形エラー数、器具の移動距離、正規化ジャーク指数です。
結 果：
AIモデルによるパラメータは、従来の評価基準と強い相関を示し、顕微手術の経験に基づくパフォーマンスの良し悪しを分類しました。受信者動作特性分析により、これらのパラメータを組み合わせることで、顕微手術パフォーマンスの識別が改善されることが示されました。
結 論：
提案された方法は、顕微手術の技術的スキルを効果的に捉え、パフォーマンスを評価することができることが示されました。AI統合ビデオ分析は、顕微手術のトレーニングと患者の安全性向上に寄与する可能性があります。