AI + 5Gを利用したリモートガイド心臓手術に成功。中国、広東省で実施

中国の広東省人民病院と広東省高州人民病院が初めてAI + 5G手術を用いて「心臓の穴を埋める」ことに成功しました。AI + 5Gを用いた遠隔指導による心臓手術が成功した様子を、省人民病院と省高州人民病院が共同で生放送し中国で話題となっています。

参照:中国完成首例 AI+5G 心脏手术!2 分钟 AI 建模,400 公里远程协作 “补心

専門家によるリモートガイド手術

中国の広東省人民病院と広東省高州人民病院が初めてAI + 5G手術を用いて「心臓の穴を埋める」ことに成功しました。

今回のケースでは、高州人民病院の手術室で、主治医が心臓内視鏡手術を行い、約400キロメートル離れた省人民病院で、専門家が5Gで大画面で送信されるリアルタイムの超高精細手術画像を確認しながら、高州の主治医に手術を遠隔で指示することで進められました。

高州人民病院でも心臓手術の経験が豊富ですが、これまでは主に切開法で手術が行われてきました。しかし今回のケースでは低侵襲な腹腔鏡手術で行う必要があるため、高度な専門医が在籍している省人民病院からの指導と支援が必要でした。

ここでは5Gのリモート技術を使用しています。これにより400キロ離れた場面であっても、ライブ画面の遅延は30マイクロ秒未満です。(4Gの10倍)

この専門家によるリモートガイド手術を成功させるにあたってはVRデジタル画面に心臓モデルを通過させなければなりません。しっかりとした心臓モデルをプリントアウトするために画像を圧縮、セグメント化、およびモデル化する必要があります。AIはここで使われています。

患者の状態:心臓に穴が空いている

医師によると、AI + 5Gの手術を受けた患者は先天性心疾患を患っており、「作業者の動悸と10日以上の息切れ」の症状を訴え入院しました。患者は続発性心房中隔欠損症と診断されました。

中隔欠損症はもともと単純な先天性心疾患で、若い頃に開胸した場合は比較的手術が簡単でリスクは低いです。しかし、患者は41歳です。重度の肺高血圧症を患い、単純な先天性先天性心疾患から複雑な成人の先天性心疾患へと変化しました。

画像化によって、患者の心臓が胸部全体の2/3以上を占めていることも観察できます。

最も深刻な症状での心肺移植は死亡さえも引き起こす可能性があります。患者の心肺機能不全はすでに症状として現れており、手術を慎重に行う必要があります。この手術を成功させるために、広東省人民病院は最も人気のある「ブラックテクノロジー」を使用しています。その多くは知的財産保護のための特許を申請しています。

ブラックテクノロジーの中身

このリモートガイドはVRデジタル画面を通過するため、元の画像を圧縮、セグメント化、およびモデル化する必要があります。

手術における事前の準備として、AIは「画像圧縮」、「ノイズ除去」、「混合モデリング」という3つの重要な役割を果たしました。

 

1画像圧縮

最初にAIを使って画像圧縮する事で、受信画像の量を減らして画像のセグメンテーションの精度を向上させます。AIを用いて圧縮することにより、受信画像の体積が小さくなり、画像の分割精度が向上し、圧縮率が3倍になり、セグメンテーションを大幅に向上させる事ができます。※画像圧縮の結果については、この論文が今年の6月のCVPRに掲載されます。Machine Vision Guided 3D Medical Image Compression for Efficient Transmission and Accurate Segmentation in the Clouds 

2ノイズ除去

上記の画像圧縮処理には、ノイズ除去も一部も含まれます。AIを使ったノイズ除去では、注意メカニズムが組みこまれたニューラルネットワークを使用して画像内のノイズに焦点を合わせます。これにより各画像を自動的にノイズ除去します。

3画像圧縮

画像の圧縮とセグメントが完了するとAIと伝統的なコンピュータビジョン法のハイブリッドアーキテクチャを通して、手動操作なしで直接自動的にモデル化されます。データは圧縮され、3Dプリンタで認識可能なSTLフォーマットが自動的に生成され、3Dデジタル心臓モデルは確立されます。

このモデリングには直接的な影響が2つあります。

一つは、リアルタイム画像を伝送するためにVRおよびMR技術を使用して現在の手術の進行をリアルタイムかつ動的に誘導するために事前にインストールしたモデリングを使用する事です。そして、モデリングのもう一つの重要な役割は、術前の準備の際に医師が3Dの心臓モデルを確認し、問題を視覚的に把握することです。

心疾患の患者の心臓は通常の心臓と形状が大きく異なる可能性があるため、事前に患部の状態を緻密に視覚化する必要があります。 

モデリングするにあたってShi教授のチームは機械学習と伝統的なコンピュータビジョンを使用しました。心臓の構造のより大きな変化(荒い変化)に対しては、いくつかの伝統的なコンピュータビジョン方法が使用され、心臓の微細な構造に対しては、機械学習と伝統的なコンピュータビジョン方法のハイブリッドアーキテクチャが使用されます。

これにより心臓全体の三次元モデリングを約2分で完了させることが可能です。(従来の3Dモデリング手法を使用すると、数時間かかります。)先天性心疾患の精度の方も従来の方法の70%と比較して12%も向上しています。

以下のように、この手術では、3Dモデリング法を使用してVRで心臓内手術の操作を非常に直感的にガイドします。

 

高州人民病院は広東省人民病院から400キロメートル近く離れていますが、手術場所と5Gの伝送速度での専門家による遠隔ガイダンスとの間には、時間の遅れはありません。

AIは近年医学分野で急速な進歩を遂げていますが、実際の臨床診療におけるその応用は非常に限られています。主な理由の1つは、AIが依然として自動診断と治療を行うに当たって十分な信頼性と解釈可能性を欠いていることです。

Yuyu氏は、全てAIに任せるのではなく、医療システムにおけるAIの補助的な役割に焦点を合わせると述べています。例えば、この遠隔手術の指示で使用されるAIベースの画像圧縮伝送、画像ノイズ除去、および心臓モデリングはすべて、医療専門家の知識ををより便利に、より速く、そしてより正確に伝達することを目的としています。

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