人工知能AIによる腕神経叢ブロックの鎮痛効果と横隔神経麻痺の予測システムの開発

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本研究では、腕神経叢ブロック施行時のエコー画像とブロックの鎮痛効果および横隔神経麻痺の有無をAIに機械学習させ、腕神経叢ブロック施行時のエコー画像から鎮痛効果および横隔神経麻痺の確率を予測するシステムの開発を目的とする。また、本研究のシステムが開発できれば、腕神経叢ブロック以外の末梢神経ブロックにも応用することができ、さらに若手麻酔科医の教育的な観点からも有用であると考えられる。本研究は前向き試験として、２０２１年５月より研究をスタートした。申請当初は山形大学医学部附属病院において実施する予定であったが、諸事情のため、山形県内の別の医療施設において研究を実施している(この実施施設の変更については、当院の倫理委員会で承認された)。対象としたのは、腕神経叢ブロックを施行する上肢・肩の手術を受ける成人で、術前に文書による同意を得られた症例とした。呼吸機能障害や喘息を有する症例や、上肢に解剖学的な異常を有する症例、同意を得られなかった症例は除外した。機械学習のためのデータとして、各症例の腕神経叢ブロック施行時のエコー画像(1症例につき5種類)、術後の鎮痛効果(NRS)および補助鎮痛薬の使用回数などのデータを収集した。横隔神経麻痺の有無については、申請当初は胸部レントゲン撮影で評価することにしていたが、医療被爆の点などから、エコーによる評価方法に変更した(この点についても、当院の倫理委員会で承認された)。研究開始から２０２２年４月までに、予定していた約２００症例からデータを得られた。データの収集は終了とした。現在、このデータを用いて解析をおこない、学会発表ならびに論文による公表の準備を進めている。