手術の学習は未だに非効率的

テクノロジーが発達した現代においても、医師が手術を学ぶ際には、実際の手術を見て覚えたり、手術映像にフィードバックをもらったりするやり方が主流である。手術の中には長時間に及ぶものもあるため、学習にかかる負担が大きい。また、医師が自身の手術技術を向上させようと思っても、自分は何が苦手で、どこを改善すべきかを正しく認識することは難しい。医師の間では、手術の熟練度を客観的に知り、効率的に学ぶための方法の考案が求められている。

カナダにある脳神経外科シミュレーションおよび人工知能学習センターのA. Winkler-Schwartzら研究者は、VR手術シミュレーション参加時の動作に関するデータを機械学習で分析し、参加者の熟練度レベルを分類することを試みた。結果、以前に実証された手法よりも高い精度で参加者の熟練度を分類することができた。

VRシミュレーションを機械学習で分析

A. Winkler-Schwartzらの研究のポイントは以下の通りだ。

ミッション・手法・結果