研究者らは、脳神経外科の研修の4段階、すなわち脳神経外科医、フェローおよび上級レジデント、ジュニアレジデント、医学生から50名の参加者を募集した。参加者は、仮想現実手術シミュレーターであるNeuroVRを使用して250件の複雑な腫瘍切除を行った。このシステムはカナダ国立研究評議会が開発し、CAEが20ミリ秒間隔ですべての器具の動きを記録した。
生データを用いて、機械学習アルゴリズムは、器具の位置や加えられた力などのパフォーマンス指標、ならびに切除された腫瘍の量や出血量などの結果を算出する指標を開発した。これにより、各参加者の習熟度を90%の精度で予測することができた。
最も高い性能を示したアルゴリズムは、わずか6つのパフォーマンス指標を用いて参加者を分類することができた。
『Journal of the American Medical Association』に掲載された報告によると、人工知能と仮想現実の脳神経外科シミュレーターを融合させることで、外科医研修医のパフォーマンスを正確かつ効率的に評価できることが明らかになった。
これは、科学者らが、研修医を複雑な外科手術の手順に沿って導き、患者の安全性の向上に重点を置いたAI支援型のメンタリングシステムを開発できることを意味する。こうしたシステムは、改善が必要な領域と、研修医が実際の患者を手術する前に、これらの重要なスキルをどのように身につけられるかを特定することができる。
「指導医は、患者と研修医の双方に対する責任のバランスを取るため、時間的な負担が増大している」と、マギル大学のローランド・デル・マエストロ筆頭著者は述べている。
「本研究は、研修医の都合に合わせてオンデマンドで外科評価を提供でき、指導医の関与も少なて済むシステムを設計できることを実証するものである。また、外科医の評価時および手術室における人為的ミスの可能性を減らすことで、患者の安全性の向上にもつながる可能性がある。」
フランコ・ディ・ジョヴァンニ財団、モントリオール英語学校委員会、マギル大学整形外科学部、ケベック州保健研究基金（FRQS）、およびカナダ王立内科医外科医会による医学教育研究のためのロバート・モーズリー・フェローシップが、本研究を支援した。
