自動音声による挿入指導および評価機能を有する大腸内視鏡シミュレータシステムの開発

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本研究では、主に(A)画像解析機能を搭載した試作モデルの作製、（B）言語解析ツールの開発、(C)臨床研究による有用性評価、設計変更と製品化を行う。特に２年目となる2022年度は、画像解析機能を搭載したモデルの作製と、音声システムの開発を行い、製品化モデルへの実装を行うことを目指した。2022年度は、これまで作製した押圧値を定量化できる上部消化管用シミュレータロボット“ミコト”を基盤に、さらなる機能を加え医師の内視鏡手技を定量化できるシステムの開発を行なった。具体的には、（A）では、内視鏡の挿入によりS字状結腸の伸びの程度を画像分析により計測した。より正確に計測するため、前額面と矢状面のS状結腸の偏位を撮像し評価した。また、シミュレータ内部に設置した圧力センサー情報も組み合わせて内視鏡手技の定量化を実現した。（B）では、当初学習者と指導医の会話をジェファーソン会話分析に沿って記録する言語解析ツールの開発を目指していたが、様々な医療機関の医師のユーザー調査も行い、上記（A）で定量化した情報に基づき、自動で指導を行う音声ツールがより有効であることが判明した。そこで、シミュレータに加わるストレスを擬人化してフィードバックできるシステムを作成し、初学者および専門医の手技の習熟度を定量化できる新規シミュレータ（C）を作製した。造形では、大腸の形状や質感に合わせて柔らかい素材を用い、大腸ポリープを配置した。また、手技の点数評価のみならず、S状結腸-下行結腸曲の位置を上下させて手技の難易度を３段階に変更可能にした。さらに、動画保存機能により、手技の振り返りや自己学習ができるシステムとした。最終年度である2023年度の評価に向けて、実機の作製が完成した。