2018年、大ヒットしたドラマ「ブラックペアン」には「スナイプ」と呼ばれる最新手術医療器具が登場したが、ロボットや機械が手術を補助する場面は今後ますます増えると推測される。なかでも、先端を行く存在として注目されているのが手術支援ロボット『ダビンチ』だ。ダビンチによる手術を行うニューハート・ワタナベ国際病院を訪ね、ロボット手術の現状や課題、医療の未来について話を伺った。

痛くない、血が出ない。
患者の負担が最低限で済むので、最短3日で退院できる。

米粒にすら文字が書ける精密さ。医療用ロボット「ダビンチ」とは？ (http://hero-x.jp/movie/5178/)

まず最初に説明しておきたいのは、ダビンチとは厳密には「ロボット」ではなく「世界初、遠隔操作型の内視鏡器具」であるということ。

「現在はマニュアルを基にした医師の操作が必要ですが、いつか熟練した人の腕を再現できるような時代が来るのだろうという希望をこめて、ロボットと呼んでいるのかもしれません」

そう語るのは、ニューハート・ワタナベ国際病院 総長 兼 理事長の渡邊剛氏。ダビンチを使用した心臓弁の形成術や、心臓の血管を繋げるバイパス手術をはじめとした心臓血管外科領域において国内外での豊富な経験を誇り、日本ロボット外科学会の理事長も務める、まさにダビンチを広めた第一人者だ。

ニューハート・ワタナベ国際病院 総長 兼 理事長・渡邊剛氏

ダビンチと従来の内視鏡との違いは、まずその機能性と自由度の高さにあると言えるだろう。

3D内視鏡で捉えた患者の術野を立体画像として映し出すステレオビューワ、鉗子 (「ペアン」に代表されるように、手術や治療の際血管などの組織をつまむ器具のこと) や内視鏡カメラを自在に操作できるマスターコントローラ、瞬間的に鉗子や3D内視鏡の切り替えができるフットスイッチなどを駆使し、医師は患者から離れ、座った姿勢のまま遠隔操作で執刀する。

動かした手の幅を縮小して伝えるモーションスケール機能を使えば、手を5cm動かすと、鉗子は1cm動く仕組みに設定ができるし（この対比は2対1、3対1にも設定可能、手術前に設定した後、術中の状況に応じて変更することもできる）手ぶれ補正機能や左右を反転できる機能など、狭い空間での作業や、血管の縫合や切除なども精密さを求められる作業にも適している。

また、鉗子の種類も100種類ほど揃っており、臓器や目的に合わせた器具が発展しているそうだ。

「ダビンチを使うメリット、それは、まず患者さんの負担が少ないことです。患者さんの皮膚を1～2cmの幅で数か所切開し、そこから鉗子を挿入して手術をするので痛みも少ない、開放手術と比較すると出血が少ない、小さな傷口を開くだけなので、術後の疼痛が軽減され傷が早く治る、手術後に後遺症も残りにくく、手術痕が綺麗なことが特徴と言えるでしょう。当然、手術する部位や状態にもよりますが、最短であれば術後3日で退院して、仕事や学校に復帰することができますよ」（渡邊氏）

早く退院できるというのは、手術後回復を待っている間に体力が低下してしまい、そのまま寝たきりになってしまうことも多い高齢者の手術にも大きな効果が期待されるであろう。

ダビンチは2000年に米国で誕生した。当時、世界で初めての内視鏡下冠動脈バイパス術を行った渡邊氏は、いつかダビンチを使って心臓の手術を行いたいと考えていた。

大学への交渉や文部科学省からの資金拠出を経て、渡邊氏が日本国内ではじめてダビンチを使った手術を行ったのは、金沢大学と東京医大で教授職に就いていた2005年のこと。2009年に先進医療として認定されるまでは、研究費でダビンチによる手術を行うなど、試行錯誤を重ねながらもチーム ワタナベは2005年12月から2018年10月にいたるまで、553件もの手術を実施してきた。

そして、2014年に開業したニューハート・ワタナベ国際病院では弁形成術をはじめとして、心房中隔欠損症、心室中隔欠損症、心臓腫瘍などの心臓手術のほか、国内で唯一のダビンチによる甲状腺手術も行っている。

「年間、弁形成の手術が4000例ほどあるなかで、私たちが担当しているのはその5％、200件ほど。シェアという意味では大きいですが、保険適用がスタートしたのは2018年の4月とごく最近のこと。認知が広がっていくのはこれからではないかと考えています」

医師の腕が手術のクオリティを左右する。
誰にでも扱える万能なロボットではない。

元々、心臓外科の手術用で始まったダビンチ、現在アメリカでは2500台ほど導入されており、そのなかでも泌尿器科の手術の8割以上はダビンチで行われている。この15年で、開放手術の件数とは逆転現象が起こったほどだ。一方、日本に入ってきたダビンチは500台ほどで、泌尿器科での件数はようやく6割に届く程度と言われている。

患者数や医療制度は国ごとに異なり、一般化することは難しいながらも、これまで日本での普及がなかなか進まなかった理由は、コストの問題と並んで、医師の腕が大きく左右される手術であることも大きく関係している。

「胸やお腹を大きく開けば、術部がよく見えるし、どこまで取るか、どう縛るかなど相談もしやすく標準化できます。しかしダビンチをはじめとした内視鏡手術は、ほぼ１人で手術を行うもので、手術時間にしても吻合技術 (心臓血管手術において血管等を繋ぎ合わせる技術のこと) にしても、医師の腕が手術のクオリティに大きく影響してしまいます。

ダビンチは誰でも使える万能なロボットだと思われることもありますが、結局は医師の判断や裁量によるところが大きく、誰が使ってもいいものではありませんし、新しい技術に挑戦するには勉強も臨床経験も必要です。たとえば車の運転がロクにできない人がF1カーを運転したらエンジンをかけることもままならないですよね。自分のかわりに手術を行ってくれるロボットではないですから、ダビンチを使って手術ができるようになるためには、まず外科医として一人前にならなければならない」（渡邊氏）

日本ロボット外科学会の
サーティフィケートが今後の判断基準になる

更なる認知の向上を目指すも、医療機関はもちろん広告を出すことはできず、インターネット上に患者さんの声を反映する際にも制約がある。

それでも、「日本に導入したものの責任として、安全に正しく広めることが必要だと感じています」と語る渡邊氏は医師の育成もかねて、日本ロボット外科学会を立ち上げた。経験や症例数に応じて、国際A、国際B、国内A、国内Bの4種類のライセンスを与え、認定証書を授与している。

「このサーティフィケートが今後、患者さんの判断基準にもなっていくと思います。より認知が広がっていけば、大腸がんならこの病院、甲状腺ならこの病院、と手術を受けるべき病院も分かって、後悔のない治療を受けられるのではないでしょうか」

まだ、件数は少ないものの、これからは産婦人科の手術での活躍に期待が集まっている。泌尿器などに比べると、産婦人科は臓器も病気の種類も多く、より多くの患者に安全な治療を施せる将来性にも満ちている。

日本に導入しようとした当初は、厚生労働省から薬事法承認が下りるまでのハードルが高かったダビンチも現在は第4世代まで進んでおり、川崎重工とシスメックスによる国産手術支援ロボット「メディカロイド」も2019年の販売に向けて開発が大詰めを迎えるなど、技術の進歩は止まらない。

今後、患者にとって当たり前の選択肢としてロボット手術がより発展していくことに期待したい。

日本における第5世代移動通信システム5Gのサービス開始がいよいよ目前に迫っている。高速大容量、低遅延、多端末接続の実現により、よりバラエティ豊かなサービスをより快適に楽しめるようになると推測されている。KDDIとKDDI総合研究所、株式会社アクロディアはスポーツ行動認識AIとセンサー内蔵型ボールからスマートフォンで取得したデータを活用し、選手の技術向上に役立てることができるアスリート育成支援システムを2019年10月に発表、スポーツテックサービス分野へ本格的に乗り出した。AI×IoTという最先端技術を駆使したサービス『アスリーティックラボ』の詳細や、提供するにあたっての課題点や今後の展望について、KDDI総合研究所にて話を伺った。

全身65か所の骨格点から身体の基本動作を認識して、
リアルタイムでアドバイスを返す

KDDIとKDDI総合研究所は2018年に、単眼カメラの映像からスクワットやランジなど31種類のトレーニング動作や姿勢を認識する「宅内行動認識AI」を開発。
コーチや指導者がつきっきりでなくても、深度センサーや専用デバイス、高度な技術を用いずとも、スマートフォンのカメラで撮影した映像から行動を認識し、各トレーニングのカウントや姿勢、テンポをリアルタイムでチェックできるようになった。

そこから発展したのが今回取材したアスリート育成支援システム『アスリーティックラボ』に使用されている「スポーツ行動認識AI」である。「スポーツ行動認識AI」では、同じくスマートフォンで撮影した競技者の映像から、全身65か所の骨格点を抽出して、指先を含む骨格などの動きや、ボールを捉えパスやキャッチなどを行う基本動作を認識、フォームから身体の使い方までをリアルタイムに解析することが可能となった。

このシステムは2019年8月に開催されたスピードクライミングの国際大会でも、出場選手の競技記録やリプレイ動画を世界記録と比較しながら会場のディスプレイに表示する “トライアル” で使用されており、競技者のみならず観戦者に向けた新しい体験を提供する施策として高く評価された。

KDDI総合研究所 スポーツ行動認識AI

このAIを用いたシステムに、アクロディアが開発した3次元モーションセンサーを搭載したボール型IoTデバイス「TECHNICAL PITCH (テクニカルピッチ）」を組み合わせたものが、今回の最先端技術を駆使したスポーツテックサービス『アスリーティックラボ』である。このボール型IoTデバイスとの掛け合わせをすることで、「スポーツ行動認識AI」の画像解析だけでは分からない部分までをも補うことができるとKDDI総合研究所 メディア認識グループの田坂和之氏は語る。

「スマートフォンのカメラではまだ、競技している様子をスローモーションで捉えることまではできません。そこでボールの中にセンサーを入れることで、ボールがどれくらい加速しているのか、回転しているかが分かり、競技者のフォームとボールの関係性を知ることができるようになりました。今回のサービスを用いれば、それらをおさえた上で選手に、それも即座にアドバイスすることが可能となったというわけです」

マイナースポーツや学生チームでも
スマートフォンさえあれば、
高度な指導を受けられるように

『アスリーティックラボ』

「TECHNICAL PITCH」は、野球ボールとスマホさえあれば手軽に投球の分析ができるというサービス。2017年に販売が開始してから登録ユーザー数はすでに2万件を超え、100万球の投球データをクラウド上に蓄積している。重さや硬さなど、硬式野球ボールの規格に準拠しているが、2019年12月には軟式野球ボールの販売もスタート。今後サッカーやバレーボール、ゴルフなど他の競技にも順次対応していく予定だという。

ボールとスマートフォンを Bluetooth でペアリングを行い、ボールに搭載したセンサーから送付されるデータが専用アプリで解析される。回転数、回転軸、球速、球種、変化量 、腕の振りの強さ、時間（構えてからリリースするまでの時間とリリースされてからキャッチャーが捕球するまでの時間）、動画（計測時にスマートフォンのカメラで動画を撮影し計測結果と同期）を記録することができるという。

「マイナースポーツや学生チームのように活動資金に余裕がなくても、スマートフォンさえあれば映像をチェックしながら戦略を立てていくことができますし、自宅でのトレーニング時や1人で練習する際にも指導が受けられます」（田坂氏）

近年、スポーツ指導におけるデータやエビデンスの重要性が叫ばれ始めるようになったものの、現場ではいまだにコーチの感覚や経験に左右されることも多い。そんななか、今回のサービスの検証に協力してくれる大学の運動部に対しては、AIを活用したコーチングと強調するのではなく、競技者の「今」の状態をチェックすることができるものとしてアプローチを進めていった。

「過去の映像と並べて比較すると、動きが少し固くなっているな、など自分自身で体の変化を確かめられるので、ケガの予兆検知などにも繋げていくことができます」と、自己研鑽も含めアスリートの全般的なサポートが実現しそうだ。

認識できる点数が増えれば必然的に処理が重くなる。
速さと精度を保つことが決め手

開発の肝となったのは、画像認識の速さと正確さであったと、田坂氏は語る。

「実際使ってみるとよく分かるのですが、自分の動きを撮影して、フィードバックが即時で表示されるか、1〜2分後に表示されるかでは前者の方がユーザーも理解しやすいし、実際に、上達のスピードもアップします。開発の初期は、体の大まかな骨格、目や鼻など、17か所のみでしたが、両手両足の指関節、かかとなど認識できる点を段階的に増やしていき、1年半ほどかけて65点まで到達したので、スピードクライミングのトライアルでもどのようにホールドをつかんでいるかまで、より正確に表示できるようになりました。
しかし点数が増えた分だけ当然処理は重くなり、速度と精度が落ちてしまいますから、いかに精度を保ったまま、速く認識できようにするかは技術面での苦労でもありました」

スポーツでの利用であれば現段階の65点で大体網羅できるが、顔のパーツひとつひとつや、体の輪郭まで認識できれば適用先が広がる余地は十分にある。
現状、技術的に不可能ではないものの、4G、LTEといった通信方式では高画質の画像やフレームレートの大きい動画をサーバーにアップするのに時間がかかってしまうが、5Gの実用化が始まればより解析がスムーズになり、たとえばゴルフクラブのヘッドなど細かい動きもぶれることなく表示できるなど、ユーザビリティの向上も見込めそうだ。

アスリートの支援だけではなく、
日常的なレクリエーションにも。
誰でも使えるエンジンに成長させたい

KDDI総合研究所 メディア認識グループ 田坂和之氏

今後、解消していきたい技術的な課題は、人の接触が多い部分の画像解析だという。

「1人でプレイする競技や団体でも離れているか、組まれていない場合なら問題ないのですが、人が密集するところ、柔道やレスリングのように組み合うことが多い競技だと、画像だけではどちらの手であるとか、どちらの顔であるかがまだ識別しきれていないところがあります。ラグビーのスクラムを想像すると分かりやすいと思いますが、肉眼で見ても分からないものは、やはり画像で見てもなかなか分かりづらい。少しずつ技術は改善されていっているので組み合うスポーツにもどんどん適用していけるのが理想ですね」

IoTボールの活用を組み合わせたサービスのため、アスリート育成に特化したスペシャルなプログラムという印象も受けるが、あくまでも目指すのは、誰でも手に取れるエンジンとしての成長だ。

「サッカーでも逆上がりでもいいんですけど親子で公園に行ったときに、親の主観でアドバイスするんじゃなくて、データで示してあげる方が子どもも主体的になるのではないかと思うんです。何で伝わらないんだ！って親がもどかしくなってしまうせいで、イヤになってしまうお子さんもいますから、人それぞれのアドバイスができる存在として、日常的なレクリエーションに取り入れてもらえると嬉しいですね」と田坂氏は笑顔で語る。

5G開始、そして東京オリパラ開催と、スポーツテックのメモリアルイヤーとなること間違いなしのこの1年、大きな発展に期待したい。