ロボット支援外科訓練のためのセンサー付き血管高精度物理シミュレータ:マルチサイトパイロット評価

科学分野:

• バイオメディカルエンジニアリング
• 外科シミュレーション技術による外科シミュレーション
• 医療におけるロボット工学

背景:

• ロボット支援外科 (RAS) はハプティックフィードバックがなく,スキルの習得を複雑にし,潜在的に有害事象につながる可能性があります.
• RASにおける外科のスキルの客観的な評価は,研修と患者の安全性の改善に不可欠です.
• 現在の訓練方法は,特に触覚フィードバックに関して,RASのニュアンスに対して外科医を十分に準備していない可能性があります.

研究 の 目的:

• 新しい外科シミュレータが,異なるレベルの外科専門知識を区別する能力を評価する.
• シミュレータを使用して,様々な外科専門分野におけるパフォーマンスとスキルの評価における潜在的な違いを探求する.
• シミュレータのリアリズムと外科研修アプリケーションの可用性を検証する.

主な方法:

• 変形を測定するための抵抗的なストレッチセンサを搭載した血管組織と脂肪組織を複製するシミュレータの開発.
• 30人の参加者 (21人の総合外科医,2人の胸部外科医,4人の婦人科医,3人の泌尿器科医) は,標準化された外科作業を行いました.
• 組織変形の客観的な測定と,顔/コンテンツの妥当性および使いやすさに関するアンケートによる主観的な評価.

主要な成果:

• シミュレータはディスクリメンント有効性を実証し,最大値と平均変形値 (p<0.05) で有意な差異が認められた.
• 泌尿器科医と総合外科医 (p=0.0167) と泌尿器科医と婦人科医 (p=0.0495) の間で,パフォーマンスの有意な違いが観察されました.
• 顔の妥当性 (80%) とコンテンツの妥当性 (90%) に関する高い肯定的な回答は,シミュレーターの良いリアリズムと関連性を示している.

結論:

• 開発された外科シミュレータは,客観的な組織変形指標に基づいて,外科の専門知識レベルを効果的に区別します.
• シミュレータは,さまざまな外科専門分野におけるパフォーマンスの変動を特定する上で有望であることを示しています.
• 今後の研究は,実際の外科研修プログラムにおけるシミュレータの有効性を評価することに焦点を当てます.