Presentation Information
[WS1-7]Utilization of AI and DX in lower GI healthcare and challenges to be overcome
Norikatsu Miyoshi1,2, 藤野 志季1,2,3, 竹田 充伸1, 関戸 悠紀1, 波多 豪1, 浜部 敦史1, 荻野 崇之1, 植村 守1, 土岐 祐一郎1, 江口 英利1 (1.Gastroenterological Surgery, The University of Osaka, 2.大阪国際がんセンター, 3.市立伊丹病院)
近年、音声認識や画像認識、翻訳アプリなどの分野で人工知能（AI）の進歩が著しく、日常生活は大きく変化している。医療分野でもAIの導入が進み、基礎研究では遺伝子発現解析、臨床では病気の診断支援などへの応用が広がっている。
当グループでは、下部消化管手術におけるAI技術の活用として、術前の画像検査データから疾病の診断や進行度の予測、手術動画から機器や遺物を検出するシステムの開発、至適な切離領域の可視化など、AIの実臨床応用に向けた取り組みを進めている。術中には、ウェアラブルデバイスを用いた3D画像シミュレーションにより、断層モデルをホログラム化する技術を開発し、拡大手術や2チームアプローチなど複雑な手技への応用に向け、プログラミングや解析チームと連携してデバイス開発を行っている。
また、診療全体へのAI導入として、Society 5.0の実現を目指す内閣府プロジェクト「AIホスピタル」や「BRIDGE」にも参画してきた。画像診断・予測技術の応用、解析データの術中描出、AR・MRによる3Dデータ活用、術中ナビゲーション、手術動画における物体検出など、手術支援技術の開発と実装を推進している。加えて、VRやMRを活用した臨床実習の導入も始めている。
医工連携では、電子カルテを基盤とした医療情報の統合によりDXを推進し、患者・家族・医療従事者すべてに有益なプラットフォーム構築を目指している。たとえば、手術説明や外来での栄養評価へのAI活用など、コメディカルとの連携を含めた包括的な医療DXを展開中である。
さらに基礎研究では、臨床情報に基づく疾患や合併症の発生予測AIモデルの構築を行い、多施設データベースの運用へと拡張している。
今後は、ロボット手術に象徴される技術革新とAIを融合し、膨大な医療情報をいかに活用するかが問われる。本発表では、AI・DXの強みを活かした取り組みを紹介し、大腸診療の未来像を展望する。
当グループでは、下部消化管手術におけるAI技術の活用として、術前の画像検査データから疾病の診断や進行度の予測、手術動画から機器や遺物を検出するシステムの開発、至適な切離領域の可視化など、AIの実臨床応用に向けた取り組みを進めている。術中には、ウェアラブルデバイスを用いた3D画像シミュレーションにより、断層モデルをホログラム化する技術を開発し、拡大手術や2チームアプローチなど複雑な手技への応用に向け、プログラミングや解析チームと連携してデバイス開発を行っている。
また、診療全体へのAI導入として、Society 5.0の実現を目指す内閣府プロジェクト「AIホスピタル」や「BRIDGE」にも参画してきた。画像診断・予測技術の応用、解析データの術中描出、AR・MRによる3Dデータ活用、術中ナビゲーション、手術動画における物体検出など、手術支援技術の開発と実装を推進している。加えて、VRやMRを活用した臨床実習の導入も始めている。
医工連携では、電子カルテを基盤とした医療情報の統合によりDXを推進し、患者・家族・医療従事者すべてに有益なプラットフォーム構築を目指している。たとえば、手術説明や外来での栄養評価へのAI活用など、コメディカルとの連携を含めた包括的な医療DXを展開中である。
さらに基礎研究では、臨床情報に基づく疾患や合併症の発生予測AIモデルの構築を行い、多施設データベースの運用へと拡張している。
今後は、ロボット手術に象徴される技術革新とAIを融合し、膨大な医療情報をいかに活用するかが問われる。本発表では、AI・DXの強みを活かした取り組みを紹介し、大腸診療の未来像を展望する。