AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「内視鏡映像を使って手術中の位置を把握する研究」が話題になっていると聞きました。正直言って、映像だけで正確に位置がわかるとは思えません。実務で使えるのか、まずは結論を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この研究は内視鏡映像だけで「どの方向を向いているか」と「どの構造が前後にあるか」を学習的に推定できる可能性を示しており、追加機器なしで現場の意思決定支援ができる道筋を作ったんですよ。
追加機器なしですか。それならコスト面で魅力的ですが、現場は照明や視野が悪いことが多い。そうした条件でも使えるのですか。
いい質問です。映像の条件は確かに厳しく、研究でもその点を重視しています。ここでは解剖学的構造を画像中の「ボックス検出」で認識し、自己教師的に道筋を学ばせることで、照明やテクスチャ不足に対処する工夫が取られているんです。
これって要するに局所的なランドマークを使わずに、映像だけで現在位置を推定するということ？投資対効果を考えると、どの程度現場負担が減るのかが肝心です。
要するにそういう方向性です。ただし完全にランドマークを不要にするわけではなく、従来のSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）などと組み合わせる余地を残しつつ、まずは映像のみで有益な情報を出すことを目指しているんです。ポイントは低コストで即時性のある情報を返せる点ですね。
理屈は分かってきました。ただ、現場に導入する際にはデータの学習フェーズや精度評価も気になります。どれくらい学習データが必要で、実装の難易度はどうですか。
学習は手術動画の既存データを使って行うため、外部機器を追加で用意する必要は少ないです。ただし専門家の注釈がある程度必要で、手術の種類ごとにモデルを作ることが現段階では望ましい。実装はエンジニアが必要だが、ワークフロー自体は段階的に導入できる設計です。
導入コストと運用コストのバランスを取りたいですね。最後に、経営判断に使える要点を3つにまとめてもらえますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に追加機器なしで即時支援が可能であること。第二に手術種別ごとに学習が必要だが既存動画で着手できること。第三にSLAMなど既存技術との組合せで信頼性向上の余地があることです。
分かりました。要するに、映像だけで「向き」と「前後の構造」を学習的に予測して、追加装置なしで現場判断を支援する技術ということですね。まずは試験的に既存の手術映像で社内PoCをやってみます。ありがとうございました。
