おけるイノベーションの取り組み外科領域におけるイノベーションの取り組みこれまで外科手術のイノベーションは、手術の在り方を大きく変貌させてきました。開腹手術に比べると患者さんの体に負担が少ない低侵襲な腹腔鏡下手術が開発され、それに合わせてイメージング機能や、切開と止血を行う処置具などが進化しました。手術室に置かれるさまざまな機器を1つの端末から制御できるようにシステムの統合も進みました。ロボット技術の進歩により、処置具は精密にコントロールできるようになりました。イノベーションが終わりを告げたわけではありません。Rich(インフォメーション・リッチ)というコンセプトにまとめました。そこでは、機器同士をネットワークでつなぐIoTを基盤に、AI(人工知能)が積極的に手術に関与していきます。キーワードは、コネクティビティと情報支援です。それは複数の機器で構成されますが、各機器は独立して動くのではなく、データを交換しながらプラットフォーム一体となって機能します。AI外科医の目や思考に対して、手術に必要な情報を適切なタイミングで提供し支援するコンセプト具体的な姿は、次の通りです。表示装置は、主治医用のメインスクリーンと看護師用のサブスクリーンで構成されています。医師と看護師が入室すると、システムが個人デバイスのIDを読み取って個人認証し、準備のための情報を表示します。医師と看護師はシステムと対話しながら、安全確認を行います。見るべきものを見えるように術野を映し出すスコープは自動制御アームに装着されています。現行の手術ではスコープは執刀医とは別の外科医が操作していますが、このシステムではAIが手術の状況を認識して、トロッカー(お腹に空けた穴に挿入した筒状の器具)から体内に自動挿入し、体腔内を見渡します。医師が別の穴から鉗子を挿入すると、スコープの視野は鉗子に追従し、体腔内を映し出します。任意の範囲を鉗子で指定して音声で指示すると、その範囲が拡大表示されます。Control(オートノマス・ビュー・コントロール)と呼んでいます。血管などの情報を重ね合わせて表示します。CTや超音波画像が必要な場合、医師が指示すると、それまでに撮りためた画像から鉗子の位置に応じてAIが適切な画像を選び、内視鏡画像に重畳表示します。臓器から出血した場合は、システムが出血点を検出して表示します。出血時の状況を把握するために、直前までさかのぼった記録画像も表示できます。Navigation(イントラオペレイティブ・イメージ・ナビゲーション)と呼んでいます。AIが意思決定の手助けをするAIは、計画された手術のどの段階に位置しているのかを認識しています。場合によっては合併症を予測して、予定したルートを変更することを提案します。Support(デシジョン・メイキング・サポート)と呼び、その実現も視野に入れています。システムは、手術中にワークレコードを随時生成して表示しています。その情報は、術後の経過情報と合わせて分析されます。将来のより安全で均質な手術の実現に貢献します。(AMED)の助成を受けて、その進行を加速させようとしています。連携してプロジェクトの実現を図っていきます。このシステムは、言うまでもなく手術の品質、すなわち安全性の向上を目的としています。ところが、国内外で300人以上の外科医にヒアリングをする中で、それ以外の新しい価値に対する期待も高いことが分かってきました。それは経営的な側面です。国内では60%以上の病院が赤字といわれています。利益貢献が求められる手術部門で、コストを抑えてどう効率化を図るかは喫緊の課題です。我々のシステムは、手術のプロセス、使用されたデバイスなどをデータとして逐一把握できる姿を想定しています。それはすなわち、コストがすべて“見える化”されるということです。それを基に運用を改善することで、コスト抑制と効率化という新しい価値を創出できる可能性があるのです。現在のプロトタイプは、これから成熟させていかなければならない機能も多く、機能の一部にはモックアップレベルのものもあります。進化の方向性や実現のためのアプローチは、我々の中で明確になっています。ご協力いただける関係機関、企業の皆さんとともに、このプラットフォームが医療に貢献できる姿をイメージしながら、開発を進めていきたいと考えています。システム」の開発まだ見ぬ世界を、世界とつくろう。コラボレーションのご提案をぜひお寄せ下さい。Corporation。