小児外科疾患の特徴である疾患の稀少性と多様性をカバーすることを主眼として、当研究グループでは疾患特異的トレーニングシミュレーターを開発し、これを用いて手術行程をトレーニングすることができるようにするのみではなく、その行程に一定の客観的な評価基準を設け技術評価を同時に行えるようにして、適切なフィードバックをもたらすことでトレーニングの効率化を図るようにしています。

現在までに、 疾患特異的トレーニングシミュレーターとして食道裂孔縫縮モデル(Ieiri S, et al. Pediatr Surg Int, 2013) 、新生児左横隔膜ヘルニアに対する胸腔鏡下根治術モデル(Obata S, et al. J Laparoendosc Adv Surg Tech 2015)(写真１)、腹腔鏡下Nissen噴門形成術モデル(Jimbo T, et al. Surg Endosc 2017)(写真２)を開発してきました。今後も他疾患に対する内視鏡手術モデルを開発し網羅的疾患トレーニングシミュレーター完成を目指して研究・開発を継続していきます。

前述のように当科では、これまでに疾患特異的シミュレーターにおける技術評価の有用性や短期の手術トレーニングによる効果を報告してきました。一方で外科医育成との観点では、実臨床での後方視的な学習効果の検証は文献的にも報告されていますが、継続的なシミュレータートレーニングによる学習効果は明らかにされていなかったことから、当科で開発した疾患特異的トレーニングシミュレーターを用いた継続学習についてlearning curveに関する検証も行ってきました(Fukuta A. et al. J Laparoendosc Adv Surg Tech 2019) (図1)。本研究では単純な手術時間短縮効果だけでなく左右の鉗子速度や鉗子軌道についても学習効果を検証することでより精度の高い技術教育の確立に努めています。

次世代の技術開発として、我々が開発してきた客観的技術評価システムとAI自動評価技術を組み合わせることで、これまでは経験則で語られていた熟練医の技術を「可視化」し、トレーニング中の修練医の手技をリアルタイムにフィードバックすることで、「いつでも」、「どこでも」精度の高いトレーニングが可能なシステムを開発する取り組みも行っています(写真3)。