Development of robotic sedation system

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近年、医療現場における鎮静麻酔の利用件数は増加の一途を辿っており、歯科治療、消化管内視鏡検査、MRI検査などの際に利用されている。しかし、 麻酔科医のマンパワーは世界的に不足しており、鎮静麻酔の大多数が麻酔管理に不慣れな非麻酔科医により実施されている。本研究は、麻酔科医が経験則で行っている鎮静の麻酔深度の調節を、分析力と予測力を兼ね備えた人工知能に置き換え、患者の特性、鎮静中の呼吸状態、患者の鎮静深度に合わせて鎮静薬の投与速度を自動制御するロボット鎮静システムを開発するものである。今年度は、個々の患者の身体的特性（身長、体重、年齢、性別）と生体情報モニタ上の数値データ（血圧、心拍数、経皮的動脈血酸素飽和度、呼吸数、BIS値、呼気終末二酸化炭素分圧）に応じて鎮静薬（プロポフォール）の投与量・時期を自動制御することを念頭に研究を実施した。鎮静麻酔データの収集：静脈内鎮静法（静脈麻酔）を受ける患者を対象に、鎮静麻酔管理中に収集された生体情報モニタの数値データ（血圧、心拍数、経皮的動脈血酸素飽和度、呼吸数、BIS値、呼気終末二酸化炭素分圧）を麻酔記録システムから抽出した。データの機械学習：鎮静麻酔中の患者データを教師データとともに人工知能に機械学習させ、至適なプロポフォール持続投与量の予測が可能であるかを検証した。その結果、鎮静薬（プロポフォール）の持続投与量の未来予測が高い精度で達成されることを見出し、鎮静薬投与の自動制御アルゴリズムの構築へ前進した。