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タイトル	ja 麻酔手技の定量化と人工知能を用いた自動解析による学習効果の判定に関する研究 en Study of objective and quantitative measures of anesthesia skills and assessment of learning effect using automatic analysis by artificial intelligence system
作成者	ja 宮部, 雅幸 ja-Kana ミヤベ, マサユキ en Miyabe, Masayuki ja 亀井, 政孝 ja-Kana カメイ, マサタカ en Kamei, Masataka ja 島岡, 要 ja-Kana シマオカ, モトム en Shimaoka, Motomu ja 坂本, 良太 ja-Kana サカモト, リョウタ en Sakamoto, Ryota ja 坂倉, 庸介 ja-Kana サカクラ, ヨウスケ en Sakakura, Yosuke ja 川本, 英嗣 ja-Kana カワモト, エイジ en Kawamoto, Eiji ja 伊藤, 亜紗実 ja-Kana イトウ, アサミ en Ito, Asami
主題	Other 気管挿管 Other モーションキャプチャ Other ディープラーニング Other 臨床手技教育 Other 気管挿管手技 Other AI Other 人工知能
内容注記	Other application/pdf Abstract 気管挿管手技中の樹錬麻酔科医と研修医の身体の動きを3Dモーション・キャプチャ技術により数値化、解析した結果、身体運動の「しなやかさ指標」というパラメータが気管挿管手技熟練度とよく相関することを示した。すなわち気管挿管時の熟練麻酔科医と研修医とでは熟練麻酔科医は身体の動きが円滑であり、身体の動きの制御能力が優れていることが示された。今後人工知能的アプローチと臨床での解析を進める予定である。 Abstract This study aimed to investigate whether any biomechanical parameters obtained by 3D-motion analysis of body movements during tracheal intubation procedures on an airway mannequin can objectively distinguish expert anesthesiologists from novice residence. And mean-jerk measurements provided excellent measures for discriminating between experts and novice. From this study we could show that comparing with novice residents, expert anesthesiologists prossess a better ability to control their body movements during tracheal intubation procedures, displaying smoother motions at the selected body parts. We will continue studies on automatic analysis of skills during tracheal intubation using artificial intelligence technology. Other 2017年度～2019年度科学研究費補助金(基盤研究(C))研究成果報告書 Other 17K11049
出版者	三重大学
日付	Issued2020-05-21
言語	jpn
資源タイプ	research report
出版タイプ	VoR
資源識別子	HDL http://hdl.handle.net/10076/00020121 , URI https://mie-u.repo.nii.ac.jp/records/14503
ファイル	2021RP0037 294.3 kB (application/pdf) Available2022-01-19
コンテンツ更新日時	2023-11-10