医療 MEDICAL

名医の手技とチームプレイをすべて再現!高精度360°VRで医療研修が進化する

浅羽 晃

医師不足が顕在化するなか、医療の技術向上には、名医から新人、若手への技術継承が不可欠だ。わけても外科手術においては研修の重要性が増しているが、従来型の研修では効果に限界がある。たとえば、大勢の研修医が同時に実践的な研修を受けることは手術室のスペースの都合上できない。そこで注目されているのがVRである。高精度の360°VRを用いれば、執刀医の視点で、手元ばかりでなく、手術室で起きていることを全体的に見渡すことができるのだ。医療研修VRの制作を手がける株式会社ジョリーグッドの上路健介代表取締役 CEOにお話をうかがった。

技術を後継者に伝えるためにも
名医による手技のVR化は必要

高精度360°VRのコンテンツ制作やVRを用いたソリューション・サービスを主要業務としているジョリーグッドは、2018年以降、2作の医療研修VRを制作している。1作目は不整脈の一種である心房細動の手技のVR化で、ヘルスケアにおけるリーディングカンパニーである、ジョンソン・エンド・ジョンソンと共同開発した。2作目は岩手医科大学とのコラボレーションによる、椎体置換術のVR化だ。これらはジョリーグッドが注力する人材育成ソリューション「Guru Job VR(グルジョブ・ブイアール)」の先進性と有効性を示すものとなっている。


JOLLYGOOD!:椎体置換術VRメイキングダイジェスト (岩手医科大学整形外科講座)

「VRを使った研修が世界的なブームになっているなか、Guru Job VRは、高精度なVRテクノロジーと独自に開発したVR内行動解析AIエンジンにより、安価で高機能なVR研修をワンストップで提供するサービスです」

VRについて、主にエンターテインメントの分野で活用される技術と認識している人は少なくないだろう。たしかに、VRという言葉が広く知られるようになったのはゲームやアトラクションで脚光を浴びたからだし、身近に体験できるVRはエンターテインメント関連のものが多い。しかし、VRはさまざまな分野に革新をもたらす技術だ。その好例が研修なのである。

「たとえば、高所からの転落といった重大事故の恐れもある造船工場の安全教育です。VRゴーグルをつけて現場を疑似体験することにより、安全を確保しながら、危険予知を身につけることができます。また、従来の研修は現場の作業を止めることや、講師役が現場での通常業務を離れることにより、生産性を低下させますが、VR研修にすればそうした問題も解消されるのです」

VR研修のメリットは、ゴーグルさえあれば、何人でも同時に研修を受けられる点にもある。VRと医療研修のマッチングの良さは、このメリットによるところも大きい。外科医を志す研修医にとって、優れた執刀医の手術を見学することは得難い体験となる。しかし、手術室に大勢で立ち入ることは不可能だ。

「VRにすれば、大勢が同時に、また、離れた場所にいても研修を受けることができます。不整脈手術も椎体置換術も、名医中の名医の手術をVR化することにメリットがあったと考えています。技術の継承は大事ですから、大教授、大先生が退官・退職される前に、手術をVR化して残す必要があり、そういう引き合いはけっこうあります」

助手や看護師の動きも知ることで
医師としての総合力が高まる

参加者デバイスの一斉操作や、プロジェクション機能など、研修をスムーズに進めるための機能が充実している。

HDVカメラによる俯瞰映像など、手術の動画を用いた医療研修はこれまでにも行われていた。Guru Job VRの医療研修が従来の医療研修と決定的に違うのは、執刀医の手元だけではなく、手術室で行われていることのほぼすべてを再現できるところにある。

「執刀医というのは、内視鏡の画面とかバイタルサインの画面とか、いろんな画面を見ながら手術を行っています。それらをどのタイミングでチェックしているか、あるいは第一助手がどのようにサポートして、執刀医に声をかけているか。そうしたことは俯瞰映像では押さえられないのです。必要な機器や機材を執刀医に手渡す看護師の動き、執刀医と看護師の連携も手術の質を左右します。手術はチームプレイですから、本当の意味での手術の記録は360°カメラでなければできないのです」

もちろん、手術においては、執刀医の技術が最も大きなウエイトを占める。しかし、このタイミングで第一助手とはどんなやり取りをしているか、看護師はどんな動きをしているか、そうしたことを知っておくことが、医師としての総合力を高めるのではないだろうか。

「名看護師というのは、器具の並べ方にしてもうまいんですよ。我々は名医と名看護師のセットで、ベストな手術を収録しています」

すなわち、Guru Job VRの医療研修VRは、研修医だけでなく、経験を積んだ医療従事者にとっても有用な動画ということになる。そのレベルにまで医療研修VRの質を向上させるために、ジョリーグッドも総力を結集した。

「360°カメラで撮るのは誰でもできますが、それを医師の視点で撮れるという手法にしているのは我々の技術です」

ジョリーグッドは撮影ツールの開発も手がけており、一例としては、ハンズフリー撮影が可能なウェアラブルマウントシステムだ。カメラを支えるアームが映らないマウントシステムを独自開発している。しかし、手術の撮影においては、執刀医がカメラを装着するわけにはいかないので、手術の妨げになることなく、手術室全体を撮影できるような位置にカメラを吊るすための装置をつくった。手術の手順の確認、撮影のシミュレーションも緻密に行っている。

「手術中、このタイミングで機材をどける、このタイミングで機材を入れるということが繰り返しありますから、分単位の非常に細かいタイムスケジュールを立て、撮影しました。」

5Gのサービス開始によって
VR研修が医療研修の標準に

医療サイドの評価も高いことで、上路氏は医療研修VRの将来に大きな手応えを感じている。

「いままでの研修は、整形外科であれば、2Dの映像を見せてパワーポイントで説明したり、模擬骨を使って実習をしたりというものでした。説明を受けただけで、いきなり実習に入っても、よくわからないということがあったでしょう。それをVRにすると、こういうふうに切開して、椎体を切除し、交換するということが名医の視点で体験できるのです。VRで研修してから実習すると結果は違うだろうと、先生も言ってくれています」

Guru Job VRにはAIエンジンも組み入れている。制作者が意図した視点と、ユーザーが見た視点の差異を分析することで、研修の質を高めることができるのだ。医療研修VRについても、利用者が増えることにより、研修の効果は上がっていくことになる。

「この6月に東北整形災害外科学会における椎体置換術のVRハンズオンセミナーで使われるなど、医療研修VRが利用される機会は増えていきますし、さまざまな手術のVR化を進めていく予定です」

今後は介護の分野でVRを活用することも視野に入れている。

「介護研修では、介護を受ける方の目線に慣れることが大事だと思います。介護士の方が、介護を受ける側の体験をしておくと、精神的なストレスも軽減されるのではないでしょうか。リハビリにおいては、しっかり歩けていたときの体験をしながら歩行訓練をすると、効果が違うとされますから、VRは役立つはずです」

ジョリーグッドは、ジョンソン・エンド・ジョンソン、NTTドコモと共同で、NTTドコモが提供する第5世代移動通信方式(5G)とジョリーグッドのVR技術を融合させた遠隔リアルタイム医療研修VRサービスの実証実験をスタートさせた。5Gのサービス開始は2020年。VR研修が医療研修のスタンダードになる時代は近い。

上路健介(Kensuke Joji)
1973年、岩手県生まれ。テレビ局、広告会社にて新規事業開発20年を経て、2014年、株式会社ジョリーグッド創業。2015年、プロフェッショナルVRラボ「GuruVR」を立ち上げ、メディア向けVR導入ソリューションはテレビ業界トップシェア。2017年、VR内の行動データを解析するAIエンジンを発表。2018年には、VR×AI人材育成ソリューション「Guru Job VR」 を発表し、造船や食品工場、医療の現場研修のVR化を、大手パートナー企業らと手がける。企業理念として、「テクノロジーは、それを必要としている人に使われて、初めて価値がある」を掲げている。

(text: 浅羽 晃)

(photo: 増元幸司)

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抗がん剤 7割が効かない!?薬・カスタマイズ時代の実現を急げ!

HERO X 編集部

日本人の二人に一人はかかると言われているがん。あまりにも有名な話だが、その7割の患者さんが薬のマッチングでさまようと言われている。人間の経験値だけではたどり着けない薬との素早いマッチングを探る仕組みが開発途上にある。スーパーコンピュータを用いて患者のデータを解析し、それぞれの体質に合った薬の処方をより敏速に行えるようにしようという取り組みだ。創薬分野でこの研究を進める京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野の奥野恭史教授にHERO X 編集長 杉原行里がお話を伺った。

医療ビッグデータを使った研究とは、具体的にはどういうことなのでしょうか。ビッグデータで医療はどう変わると思われていますか。オーダーメード医療などに発展するのでしょうか。

奥野:現状の医療はオーダーメードちっくなのですが、オーダーメードではない。たとえば、がんの治療で使われる抗がん剤でいくと、抗がん剤として売られて、抗がん剤として皆さん飲んでいるのだけれど75%の患者さんは効いていないんです。効いていないのに投与されている。場合によっては副作用も出るという状態です。その方の体質に一番効くものが選ばれないといけないのですが、それが今は投与の前には分からない。だから医師の見立てで「これはどうかな」と試していくしか方法がないのです。これはこれで、お医者さんの経験に基づくすばらしいことなのですが、それでも、抗がん剤でいえば75%は効かないということが現状としてあるわけです。医療のビッグデータを使った薬のマッチングは、個人の体質を計測し、その人の特性を科学的にデータとして取っておき、これを踏まえて、その人の体質に一番適した薬はどれかという判断をできるようにするものです。

病気にかかった時にどうかということだけではなく、かかる前からの生活や、体質などが、データとして必要になるということですか?

奥野:全てほしいですね。私的に言うと、取れるデータはすべて取ってほしいなというのが本音です。非侵襲的にデータが計測できるか、また個人情報などのこともあり難しい部分です。しかし、どういう食事をとって、どういう生活をしてきてというデータが蓄積されたものがあってはじめて「この特徴ならこの抗がん剤が効くだろう」というマッチングができる。一番わかりやすいのは遺伝子なのですが、父親と自分にはこの薬が効いている、でも母親は効いていないとなったら、父親と私の遺伝子にはあって、母親にない遺伝子に薬が効かない要因があるという仮説がたてられるようになります。一つ一つそういうピースが埋まっていけば、やがて個人個人に合ったものが提供できるようになる。ですが、それって無限大のパズルですよね。

すごい数ですよね

奥野:どこまでいっても答えはないのですが、それに向かってデータ、知識を蓄えることで未来の患者さんに最適なものが提供できるようになるやろうということで研究を進めているところです。

理化学研究所と富士通が共同で開発したスーパーコンピュータ「京」。1秒間に1京回、つまり、10の16乗回というとてつもなく速い計算能力を持つ。奥野研究室では、薬効を一つずつ実験で確かめるのではなく、このスーパーコンピュータを使ってコンピュータ上で薬剤の結合をシミュレーションすることで創薬にかかる時間の削減がはかれないかと研究している。

マッチング率50%はもう目の前
医術の限界をデータが補う

現在25パーセントのマッチング率を50%に高めるということが最初の目標でしょうか。

奥野:そうですね、それはもうそう遠くない未来で可能だと思います。世界がそういう方向に動いていくので。AIとかに自分自身は興味があるのですが、AIも母体となるのはデータです。そのデータをちゃんと集められるかという方が今は大事です。幸いにしてゲノム、遺伝子の情報に関しては世界規模で集めていきましょうという流れがあり、それを医療に活かしていきましょうという流れますます加速されると思います。

医学は科学ではなく、医術だよねとよく言うのですが、人の経験に基づいて組み立てられてきた節が強い。○○先生がこう言っていたとか、論文書いたりしながら先人たちが残してきてくれた経験を積み重ね、今それをもとに教科書を作ったり、学問として体系化されているのですが、科学的客観性はどこまであるかというのは疑問に思う部分もある。たとえば、「検査値をどう見ておられますか」とある医師に聞いた時に「相対的に下がっていればOKだよ」と言われることがあります。あれ、ちょっと待ってよ、絶対値は?と思うことがあるわけです。血圧がいい例です。これ以上になったら気をつけましょうという基準がありますが、検査する機器によって違いが出ることもあります。一般の方の知らないレベルでの客観性が薄い部分があります。こうしたことは、本当はデータを取っておけば客観性をもたせられる部分もあるわけです。

可視化ができるということでしょうか

奥野:なぜ、医学が科学的客観性ができなかったかというと、一番の大きなところは、医学は人を扱う学問だからというところです。人で実験はできませんよね。マウスを使った実験されていて、データもたくさん存在して、エビデンスが取られているから資料として扱えるのですが、人でデータが取れないというのがこれまでの医学の世界だった。ビッグデータというのはまさに、その「人」からいろんなデータを取りましょうということです。そのためのいろんなデバイスが開発されていて、取れる状態になりつつあります。人の計測データが山ほど出てくるようになりました。やっと客観的に判断できるだけの材料がそろい始めているのです。

すごくロジカルになりますよね。

奥野:おっしゃる通りで、計測をする機器を創る方たちはどういうかというと、「そんなので測っても計測の値が信用できないよ」というんですよね。まあ、それはそうなんだけど、例えば血圧の高い方が低くなると、「あなた、この血圧でヤバいですよ」と言われても、その人の体は血圧が高いのが普通という状態に慣れている。それが低くなったときの状態の方が、その人の体感としてははるかにしんどいということもあるわけです。血圧が135ですといったところで、今、135ということに何の意味もなくて、むしろ、前にいくつで今135なのかという違いの方が興味深いところです。時系列でモニタリングすることの方が大事だと思います。

奥野恭史教授×杉原行里対談 vol.2はこちら

奥野恭史
1993京都大学薬学部卒業、同大学院薬学研究科にて博士(薬学)取得。京都大学大学院医学研究科特定教授を経て、2016年、京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻ビッグデータ医科学分野教授、現在に至る。神戸医療産業都市推進機構先端医療研究センターグループリーダー、理化学研究所計算科学研究センター客員主管研究員等を併任。創薬計算科学、ビッグデータ医科学の研究に従事。

(TOP画像提供:理化学研究所)

(text: HERO X 編集部)

(photo: 瀬本加奈子)

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