Intraoperative Judgments and Actions based on Diagnostic Surgical Devices

Abstract

手術において外科医の不断の技術改善や術式開発は持続的innovationとしてstep by stepでの成績向上に寄与している. 一方でdistruptive innovation (“破壊的” イノベーション) といわれる非連続的な変化は, 新規医療機器でもたらされることが多い. CTやMRI, ガンマナイフやコイル等の診断治療機器, そして手術用顕微鏡やナビゲーション等の手術支援機器である. 今回, 手術支援機器による情報をどのように術中判断し行動に移すべきかを解説した. 新規手術支援機器の本質的な目的は, 生体情報の可視化である. 可視化された新規画像自体で術中判断に貢献するが, 多くは定性的であり判断に経験が必要である. 第2段階として, 画像解析による定量化や画像抽出 (segmentation) によって意味付けされたデジタルデータへ変換できればより客観的なデータとなる. 第3段階としてデジタル “データ” を意思決定に有用な “情報” に変換する (インフォ化 : 情報化) が必要となる. インフォ化の具体例として, 解剖学的情報は摘出閾値, 機能的情報は刺激強度閾値, 組織学的情報は術中flowcytometryを提示する. インフォ化された情報は, 意思決定と行動に直結するため, 条件や統計そして環境を理解したうえで使用すべきである. インフォ化の元になる閾値は絶対的なものでなくあくまで指標であり, 施設方針や患者希望で変え得る. 多施設でのフィードバックにより, より成功確率の高い手術支援機器による情報のインフォ化を目指すべきと考える.

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