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AIで訓練された外科医を信頼できますか?CHEOとカールトンが最先端のシミュレーターを開発

医師が腹腔鏡手術を行う際、自分の目に頼ることはできません。代わりに、腹腔鏡外科医は小さな切開を加え、カメラのみの指示に従って患者の体内に2本の長い器具を挿入して手術を行う。非常に困難な手術であることで有名ですが、腹腔鏡手術は侵襲性が低く、傷跡も少なく、必要に応じて外科医が開腹手術に切り替えることができるため、ますます利用しやすくなってきています。研究 持っている 表示 しかし、医療専門家は、腹腔鏡手術のトレーニングにはギャップや欠陥があると考えています。COVID-19パンデミックの間、外科指導者の必要性は特に深刻になりました。この日付不明の写真では、アハメド・ナスル医師が2人の看護師とともに模擬腹腔鏡手術を行っている。 (クリス・スノービデオ/カールトン大学)オタワにあるオンタリオ州東部の小児病院CHEOの部門長である外科医のアハメド・ナスル氏と、トロントのシックキッズのプログラムディレクターであるジョルジュ・アジー氏は、解決策についてブレインストーミングを始めた。彼らはオタワのカールトン大学の生物医学工学の学生と提携し、人工知能を使って外科研修生の進歩を評価する腹腔鏡シミュレーターを開発した。 生徒たちは、専門家のデータを活用して訓練された AI からのリアルタイムのフィードバックを受けながら、道具の持ち方や動作の練習を学びます。 医療技術と倫理の専門家は、これは学生にとって素晴らしい利益をもたらす可能性があると述べる一方、国民の信頼を失わないようにAIを医療に取り入れる際には慎重に行う必要があると警告している。シェイク医師は2024年5月22日、腹腔鏡シミュレーターを使ってペグ間でリングを移す練習をしている。 (ミシェル・アスピロ/CBC)大きな可能性を秘めた小さな箱シミュレーターマシンは、カメラ、モーションセンサー、手持ち式腹腔鏡ツール、タブレットが取り付けられた小さな箱です。 カールトン大学の工学部の学生であるフーダ・シェイク、アタラ・マディ、エスラ・アラ・アルディーン、ユセフ・メガヘドは、最終学年の間、このシミュレーターの開発に取り組んできた。 彼らは、リングをペグ間で移動させるなど、実際の腹腔鏡手術に必要な手の器用さを訓練生が身に付けられるよう、6 つのエクササイズを考案しました。この機械は可動範囲を制限し、ごく小さな動作も感知します。研修生が作業すると、フィードバックがリアルタイムで表示されます。たとえば、動きが速すぎたり、ツールが離れすぎたりすると警告が表示されます。専門家は、シミュレーターは訓練生の技能練習に役立つと述べているが、この技術には注意して取り組むべきだと警告している。 (ミシェル・アスピロ/CBC)シェイク氏は、AI によって監督の必要性が減り、教師が付き添う必要がなくなると語った。シェイク氏は、人間のインストラクターがこれほど詳細なフィードバックを与えることは不可能であり、訓練生が受け取るフィードバックが多ければ多いほど、訓練はより迅速かつ効率的になると述べた。 シミュレーターは、視覚的なグラフ形式でフィードバックを提供できます。赤い線は訓練生の動きを示し、青い線は熟練者の動きを示します。 (Huda Sheikh 氏による投稿)「公的信託の守護者」このプロジェクトは、腹腔鏡シミュレーションのトレーニングにAIを使用する最初のものではない。そのようなデバイスの1つは すでにデビューしている 米国では もう1つは開発中 イギリスで しかし、これはまだ比較的新しいアプローチであり、これらのプロジェクトは過去 12 か月以内に公表されたものです。 シェイク氏は、使用されているAIが少なくとも80~90パーセントの確率で正しい判断を下すという条件で、患者は継続的なフィードバックを受けない外科医よりも「専門家のデータで訓練された」外科医を好むだろうと考えていると述べた。シミュレーターは、研修生の作業の記録を専門家のセッションの記録の横に配置して、2 つを比較することができます。 (フカ・シェイク氏による投稿)トロント大学准教授で同大学のAI倫理研究所所属の神経外科医スニット・ダス氏は、シミュレーション訓練には「大きな利点」があることに同意したが、注意するよう助言した。「私たちはまさに公衆の信頼を守る存在なのです」とダス氏は語った。AI技術に関する問題は、「その信頼をいかに維持するか」だ。テクノロジーと倫理の研究者らはCBCに対し、この技術に関する懸念として、試験の数、ブラックボックス問題、AI専門家の評価、悪い習慣、資金提供元からの偏見などを挙げた。ナスル氏は、彼のチームは開発プロセスにおいてこうした倫理的な懸念を考慮に入れてきたと語った。2024年6月6日、アハメド・ナスル医師がCHEOの外に座っている。同医師はAI技術について「患者のケアに費やす時間を大幅に節約できる」と語った。 (デビッド・エリス/CBC)同氏は、これまでのところ、チームは AI が行っている選択を理解しており、訓練生が悪い習慣を身につけたという報告はないと述べた。多数の試験を実施することについては、シミュレータが完全に開発されるまで待つことになる。このプロジェクトの資金は助成金から得られるため、研究者たちは安全性を犠牲にすることなく、できるだけ費用対効果の高いものにしたいと考えている、と彼は述べた。 「私たちが訓練を監督している限り、それは100%倫理的だと思う」とナスル氏は語った。AIシミュレーショントレーニングは価値があるのでしょうか?研究 イギリス そして カナダなどでは、シミュレーション環境での練習が手術のパフォーマンスをどのように向上させるかについて詳しく説明しています。 ダス氏とナスル氏は、訓練生は間違いを犯す余地があるため、シミュレーションから恩恵を受けることに同意した。医学の歴史は常に「新しい技術を患者に提供できるものに統合すること」であったが、「その統合は常に人間の手によって行われてきた」とダス氏は述べた。 シェイク氏は2024年5月22日に腹腔鏡シミュレータを使用しています。…

AIで訓練された外科医を信頼できますか?CHEOとカールトンが最先端のシミュレーターを開発

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2024-06-10 08:00:00

医師が腹腔鏡手術を行う際、自分の目に頼ることはできません。

代わりに、腹腔鏡外科医は小さな切開を加え、カメラのみの指示に従って患者の体内に2本の長い器具を挿入して手術を行う。

非常に困難な手術であることで有名ですが、腹腔鏡手術は侵襲性が低く、傷跡も少なく、必要に応じて外科医が開腹手術に切り替えることができるため、ますます利用しやすくなってきています。

研究 持っている 表示 しかし、医療専門家は、腹腔鏡手術のトレーニングにはギャップや欠陥があると考えています。COVID-19パンデミックの間、外科指導者の必要性は特に深刻になりました。

この日付不明の写真では、アハメド・ナスル医師が2人の看護師とともに模擬腹腔鏡手術を行っている。 (クリス・スノービデオ/カールトン大学)

オタワにあるオンタリオ州東部の小児病院CHEOの部門長である外科医のアハメド・ナスル氏と、トロントのシックキッズのプログラムディレクターであるジョルジュ・アジー氏は、解決策についてブレインストーミングを始めた。

彼らはオタワのカールトン大学の生物医学工学の学生と提携し、人工知能を使って外科研修生の進歩を評価する腹腔鏡シミュレーターを開発した。

生徒たちは、専門家のデータを活用して訓練された AI からのリアルタイムのフィードバックを受けながら、道具の持ち方や動作の練習を学びます。

医療技術と倫理の専門家は、これは学生にとって素晴らしい利益をもたらす可能性があると述べる一方、国民の信頼を失わないようにAIを医療に取り入れる際には慎重に行う必要があると警告している。

茶色のブレザーを着た女性の肩越しに撮影した写真。右手に握られた腹腔鏡器具に焦点が当てられている。背景には彼女が見ているスクリーンが見える。
シェイク医師は2024年5月22日、腹腔鏡シミュレーターを使ってペグ間でリングを移す練習をしている。 (ミシェル・アスピロ/CBC)

大きな可能性を秘めた小さな箱

シミュレーターマシンは、カメラ、モーションセンサー、手持ち式腹腔鏡ツール、タブレットが取り付けられた小さな箱です。

カールトン大学の工学部の学生であるフーダ・シェイク、アタラ・マディ、エスラ・アラ・アルディーン、ユセフ・メガヘドは、最終学年の間、このシミュレーターの開発に取り組んできた。

彼らは、リングをペグ間で移動させるなど、実際の腹腔鏡手術に必要な手の器用さを訓練生が身に付けられるよう、6 つのエクササイズを考案しました。この機械は可動範囲を制限し、ごく小さな動作も感知します。

研修生が作業すると、フィードバックがリアルタイムで表示されます。たとえば、動きが速すぎたり、ツールが離れすぎたりすると警告が表示されます。

6 本のペグが付いた黄色いボードの写真。ペグのいくつかにはリングが付いています。ボードの中央で 2 つの金属爪がリングを挟んでいます。
専門家は、シミュレーターは訓練生の技能練習に役立つと述べているが、この技術には注意して取り組むべきだと警告している。 (ミシェル・アスピロ/CBC)

シェイク氏は、AI によって監督の必要性が減り、教師が付き添う必要がなくなると語った。

シェイク氏は、人間のインストラクターがこれほど詳細なフィードバックを与えることは不可能であり、訓練生が受け取るフィードバックが多ければ多いほど、訓練はより迅速かつ効率的になると述べた。

2 つの参照が表示されたグラフ。赤い線はユーザーが腹腔鏡ツールを操作した方法を示し、青い線は参照エキスパートが腹腔鏡ツールを操作した方法を示し、違いを比較します。右側にフィードバックのヒントがあります。
シミュレーターは、視覚的なグラフ形式でフィードバックを提供できます。赤い線は訓練生の動きを示し、青い線は熟練者の動きを示します。 (Huda Sheikh 氏による投稿)

「公的信託の守護者」

このプロジェクトは、腹腔鏡シミュレーションのトレーニングにAIを使用する最初のものではない。そのようなデバイスの1つは すでにデビューしている 米国では もう1つは開発中 イギリスで

しかし、これはまだ比較的新しいアプローチであり、これらのプロジェクトは過去 12 か月以内に公表されたものです。

シェイク氏は、使用されているAIが少なくとも80~90パーセントの確率で正しい判断を下すという条件で、患者は継続的なフィードバックを受けない外科医よりも「専門家のデータで訓練された」外科医を好むだろうと考えていると述べた。

ペグボードを並べた 2 つのビデオ映像。どちらにも先の尖ったツールが使用されています。
シミュレーターは、研修生の作業の記録を専門家のセッションの記録の横に配置して、2 つを比較することができます。 (フカ・シェイク氏による投稿)

トロント大学准教授で同大学のAI倫理研究所所属の神経外科医スニット・ダス氏は、シミュレーション訓練には「大きな利点」があることに同意したが、注意するよう助言した。

「私たちはまさに公衆の信頼を守る存在なのです」とダス氏は語った。AI技術に関する問題は、「その信頼をいかに維持するか」だ。

テクノロジーと倫理の研究者らはCBCに対し、この技術に関する懸念として、試験の数、ブラックボックス問題、AI専門家の評価、悪い習慣、資金提供元からの偏見などを挙げた。

ナスル氏は、彼のチームは開発プロセスにおいてこうした倫理的な懸念を考慮に入れてきたと語った。

紺色のスーツとネクタイを着た男性がピクニックテーブルに座っています。背景には木々や草があり、遠くに建物が見えます。
2024年6月6日、アハメド・ナスル医師がCHEOの外に座っている。同医師はAI技術について「患者のケアに費やす時間を大幅に節約できる」と語った。 (デビッド・エリス/CBC)

同氏は、これまでのところ、チームは AI が行っている選択を理解しており、訓練生が悪い習慣を身につけたという報告はないと述べた。多数の試験を実施することについては、シミュレータが完全に開発されるまで待つことになる。

このプロジェクトの資金は助成金から得られるため、研究者たちは安全性を犠牲にすることなく、できるだけ費用対効果の高いものにしたいと考えている、と彼は述べた。

「私たちが訓練を監督している限り、それは100%倫理的だと思う」とナスル氏は語った。

AIシミュレーショントレーニングは価値があるのでしょうか?

研究 イギリス そして カナダなどでは、シミュレーション環境での練習が手術のパフォーマンスをどのように向上させるかについて詳しく説明しています。

ダス氏とナスル氏は、訓練生は間違いを犯す余地があるため、シミュレーションから恩恵を受けることに同意した。

医学の歴史は常に「新しい技術を患者に提供できるものに統合すること」であったが、「その統合は常に人間の手によって行われてきた」とダス氏は述べた。

マシンを使用している女性の肩越しの写真。画面が見えており、6 つのペグと 3 つの色付きリングが表示されています。
シェイク氏は2024年5月22日に腹腔鏡シミュレータを使用しています。 (ミシェル・アスピロ/CBC)

彼はそれが変わるとは思っておらず、ナスル氏もそれに同意した。

「人間を方程式から排除することはできない」とナスル氏は言う。「AIは医師の日常業務を支援するものであり、プロセスを合理化して効率化してくれると私は考えている」

カールトン大学のプロジェクトは、現在のチームが卒業すると、次の世代の学生に引き継がれることになる。ナスル氏は、開発段階が来年には終了し、テストを開始できるようになると予想している。

AIシミュレーターがトレーニングで使用できるようになると、カナダ王立内科医外科大学などの認定機関が、そのシミュレーターがその任務に適しているかどうかを判断することになる。

「やるべきことはたくさんあるが、私の心に疑問の余地はない… [AI] 「それが未来だ」とナスル氏は語った。

9:05CHEO はカールトン大学と提携し、AI 搭載の小児外科シミュレータを開発

CHEO の 2 人の小児外科医はカールトン大学工学部と提携し、機械学習を使用して研修中の外科医が腹腔鏡手術のスキルを迅速に習得し、磨くことができる AI 搭載のトレーニング シミュレーターを開発しました。

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執筆者について: nipponese

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