[97] 手術室動画システムを応用した手術室備品管理システムの開発
【目的】
大規模な手術室においては，超音波診断装置や内視鏡装置，各種高エネルギーデバイスなどは，種類，数量ともに増加の一途をたどっており，手術予約に基づく最適な配置や，保管，保守などの負担が大きくなっている．現状では，紙ベースの管理など人の手に頼る管理が一般的と考えられるが，予想される手術件数の増加や，労働人口の減少に伴い，より効率的な運用が期待される．非接触のICタグやビーコンなどで，位置情報を管理するシステムは存在するが，読み取り装置の設置など，やや簡便性にかけると考えられる．本研究では，既設の手術室動画システムを用いて，手術室内の備品の配置や動線を検知し，統合的に管理するシステムの可能性を検証した．
【方法】
手術室動画システムの画像を用いて，当院で所有する超音波診断装置，高エネルギーデバイスについて，人工知能（以下AI）を用いたDeep Learningにより自動的に動線追跡をおこなった．その情報を元に，機器が配置されている部屋および保管場所を記録した．
【結果】
１機種１台のみの超音波診断装置に関しては，画像認識を用いた動線追跡により，機器の設置された部屋の特定や，保管場所を特定することができた．しかし，同型の機器が複数存在する内視鏡装置および，高エネルギーデバイスについては，個体間の取り違えが発生し，動線追跡ができない事例も存在した．
【考察】
AIによる手術室備品の画像認識により，移動動線の把握や管理は可能であるが，とくに大学病院のような大規模手術室においては，同一機種が複数台存在するケースもあるため，画像認識のためのマーカーなどをつけるなど，個体認識のための工夫が必要と考えられる．しかし，電波ビーコンのような手法で同様の管理をおこなう場合に比べ，既存の画像システムへの機能追加で可能になるため，大規模な工事は不要であり，管理システムとして有用と考えられる．
大規模な手術室においては，超音波診断装置や内視鏡装置，各種高エネルギーデバイスなどは，種類，数量ともに増加の一途をたどっており，手術予約に基づく最適な配置や，保管，保守などの負担が大きくなっている．現状では，紙ベースの管理など人の手に頼る管理が一般的と考えられるが，予想される手術件数の増加や，労働人口の減少に伴い，より効率的な運用が期待される．非接触のICタグやビーコンなどで，位置情報を管理するシステムは存在するが，読み取り装置の設置など，やや簡便性にかけると考えられる．本研究では，既設の手術室動画システムを用いて，手術室内の備品の配置や動線を検知し，統合的に管理するシステムの可能性を検証した．
【方法】
手術室動画システムの画像を用いて，当院で所有する超音波診断装置，高エネルギーデバイスについて，人工知能（以下AI）を用いたDeep Learningにより自動的に動線追跡をおこなった．その情報を元に，機器が配置されている部屋および保管場所を記録した．
【結果】
１機種１台のみの超音波診断装置に関しては，画像認識を用いた動線追跡により，機器の設置された部屋の特定や，保管場所を特定することができた．しかし，同型の機器が複数存在する内視鏡装置および，高エネルギーデバイスについては，個体間の取り違えが発生し，動線追跡ができない事例も存在した．
【考察】
AIによる手術室備品の画像認識により，移動動線の把握や管理は可能であるが，とくに大学病院のような大規模手術室においては，同一機種が複数台存在するケースもあるため，画像認識のためのマーカーなどをつけるなど，個体認識のための工夫が必要と考えられる．しかし，電波ビーコンのような手法で同様の管理をおこなう場合に比べ，既存の画像システムへの機能追加で可能になるため，大規模な工事は不要であり，管理システムとして有用と考えられる．