―IoT・ロボット・AIを活用する未来型手術実現に向けた実証実験を開始―

現状、手術室等の現場では、多種多様な医療機器・設備から発生する膨大な情報を、医師やスタッフが限られた時間内に判断しつつ治療を行っています。そこで、学校法人東京女子医科大学（理事長　吉岡俊正）は、国立研究開発法人日本医療開発研究機構（AMED）、信州大学等5大学、デンソー、日立製作所等11社と共に、IoTを活用して各種医療機器・設備を接続・連携させ、手術の進行や患者さんの状況を統合把握することにより、手術の精度と安全性を向上させる「スマート治療室」の開発を進めています。

本プロジェクトは東京女子医科大学（先端生命医科学研究所　村垣善浩教授、岡本淳特任講師他）が統括し、国内外の産業界で普及しているミドルウエアORiN（Open Resource interface for the Network）をコア技術とした汎用性の高い治療室用インターフェースOPeLiNKⓇをデンソーが中心となって開発し、日立製作所のオープンMRI等の手術室内医療機器・設備を接続しています。2016年に「ベーシックモデル」を広島大学病院、2018年に「スタンダードモデル」を信州大学医学部附属病院に設置し、機器のパッケージ化や新規アプリケーション等の開発を進めてきました。

このたび、「ハイパーモデル」手術室が東京女子医科大学病院の第一病棟内に完成しました。各種医療情報を「時系列の治療記録」として収集・提供（表示）し、手術室外の医師・技師等にも共有することにより、治療の効率性や安全性の向上が期待されます。これらを検証するための脳神経外科に関する臨床研究を2月より開始しました。スマート治療室の情報は将来的にはビッグデータとしての解析も可能で、保守・管理の面でも、機器操作ミスの防止や機器故障の未然検知、コスト管理（稼働時間の短縮）に大きなメリットをもたらします。

「ハイパーモデル」では今後ロボティック手術台を実用化し、MRIへの患者自動搬送や治療室における術野位置コントロール機能を実現していくとともに、生存予後の予測や機能予後の予測、術中の危険予測、手術効率向上のアドバイス等を迅速に行うための臨床情報解析システムを開発し、蓄積された臨床情報を高効率に利用する「AI Surgery」の実現を目指します。