タムラ　マナブ   Tamura Manabu   田村　学    所属   研究施設 研究施設    職種   准教授
言語種別	日本語
発表タイトル	JGNと５Gを用いた遠隔地手術データ連携とAI解析によるスマート治療室の実証型研究開発
会議名	第21回日本術中画像情報学会(JSII2021)
学会区分	全国規模の学会
発表形式	口頭
講演区分	一般
発表者・共同発表者	◎田村学, 佐藤生馬, 藤野 雄一, 山口智子, 吉光喜太郎, 堀瀬友貴, 正宗賢, 齋藤太一, 新田雅之, 川俣貴一, 村垣善浩
発表年月日	2021/04/24
開催地 （都市, 国名）	札幌（オンライン）
学会抄録	第21回日本術中画像情報学会　プログラム・抄録集 29
概要	我々の施設では、脳腫瘍摘出術の際、手術顕微鏡画像、ナビゲーション画像、MEPデータ等の各種医療機器情報や覚醒下手術記録画像の手術情報を時間同期し取得しつつ統合管理することにより、スマート治療室の研究開発がすすめられている。現在これらのデータを管理する術中情報はスマート治療室が設置された病院内に限定使用されており、手術安 全やデータ管理はローカルデータにとどまっている。そのため、各拠点での手術データ活用や遠隔手術支援、さらには遠隔手術実現等利活用を目標に掲げた地域課題解決に向け、広域かつ多元的な取り組みが急がれている。AI医療による医療技術の高水準での均一化を図り、スマート治療室における多種多様な術中情報を他拠点と共有し、解析および遠隔 地からの確認を目指す。我々はこうした取り組みに必須となる基盤として、高速かつ大容量なJGNや5Gによるデータ転送技術を並列させ、スマート治療室より得られる情報を共有し解析可能な共通プラットフォームを構築しつつ、手術データの質と量及び通信手段の違いを比較した実証実験を行っている。同時に、これら情報をビッグデータとして蓄積しAI開発などへ利活用可能とする手法を確立させることを目標としている。将来、術中情報へのリアルタイムなAI解析により、術中の手術工程や状況などを容易に把握可能とし、遠隔地の熟練医などが容易に手術状況をどこからでも確認し手術のアドバイスを可能とする未来型手術を目指す。