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医療ロボット技術の発展概要(その1)

2016年 6月23日

倪自強:北京航空航天大学ロボット研究所 博士課程

1985年生まれ、主な研究分野は医療ロボット。

王田苗:北京航空航天大学ロボット研究所 教授

1960年生まれ、博士、教授、博士生指導教官。主な研究分野は医療ロボット、超小型ロボット。

劉達:北京航空航天大学ロボット研究所 准教授

1979年生まれ、博士、准教授。主な研究分野は医療ロボット。

はじめに

 医療ロボットは過去数十年間で急速な発展を遂げた。機能と用途別に分類すると、医療ロボットは次のように区分される。神経外科ロボット、整形外科ロボット、腹腔鏡手術ロボット、血管インターベンションロボット、義肢・外骨格ロボット、リハビリ支援ロボット、カプセルロボット。本稿では、すでに商用化された代表的な医療ロボットをそれぞれ紹介し、その機能、主な技術指標、長所と短所を比較・解説する。また、医療ロボットの現在の主な最先端研究課題を紹介し、医療ロボットのキーテクノロジーと難題を分析・考察し、医療ロボットの未来の発展方向とチャンスを展望する。

[キーワード] 医療ロボット;神経外科ロボット;整形外科ロボット;腹腔鏡手術ロボット;血管インターベンションロボット;義肢・外骨格ロボット;リハビリ支援ロボット;カプセルロボット

はじめに

 1985年の時点で産業用ロボットPUMA 560の利用によって、ロボットが定位を補助する神経外科生検手術を実現している[1]。ロボット技術が医療外科手術に活用されたのはこれが初となり、医療ロボット発展の発端と言える。

 その後数十年の急速な発展を経て、医療ロボットは今や神経外科、腹腔外科、胸部外科、骨外科、血管インターベンション、頭蓋顔面外科などの手術において幅広く活用されている。Reportlinker社の分析によれば、世界における医療ロボットの市場価値は、2013年には27億ドル、2014年には33億ドル、2019年には46億ドルに増加し、2014年から2019年までの五年間の年平均成長率は7%に達するという。同期間、アジア太平洋地区の年平均成長率は13.4%[2]。つまり、医療ロボットの発展は今、大きなチャンスを迎えている。

 本稿は医療ロボットの機能と用途に基づき、医療ロボットを神経外科ロボット、整形外科ロボット、腹腔鏡手術ロボット、血管インターベンションロボット、義肢・外骨格ロボット、リハビリ支援ロボット、病院サービスロボット、カプセルロボットに区分し、比較的典型的で、すでに商用化されたロボットシステムを紹介する。また、医療ロボットの現在の研究の注目点および代表的な成果について論述し、最後に総括を行い、ロボットの今後の発展を展望する。

1 商用化された医療ロボットシステム

1.1 神経外科ロボット

 神経外科手術において、ロボットは主に脳の病巣の精確な空間的定位および、医師が手術器具を挟んだり固定するのをサポートする場合などに使われる。現在すでに商業化されている典型的な脳外科ロボットには、英Renishaw社のNeuroMate(写真1a)、米Mazor Robotics社のRenaissance(写真1b)、米Pathfinder Technologies社のPathfinder(写真1c)、仏Medtech社のRosa(写真1d)がある。

写真1

写真1 神経外科ロボット

 NeuroMateは生検手術に使われるほか、深部脳刺激、経頭蓋磁気刺激、ステレオ脳波記録法、内視鏡手術なども実施することができる。体外マーカーを用いた赤外線ナビゲーション手術における二乗平均平方根誤差は1.95mm±0.44mm[3]

 Renaissanceは2011年に米国食品医療品局の認証を取得した。主に脊椎手術に用いられ、主な機能は手術ナビゲーション、手術計画補助と定位など。定位精度は1.5mm。

 Pathfinderは通常の定位脳手術に使われる。医師はターゲットの位置と穿刺針を刺入するルートを設置し、ロボットが定位を行う。研究者は異なるレジストレーション方法を用いてPathfinderの定位精度をテストした。2003年,英ノッティンガム大学の研究者は三角マーカーを用いて、カメラをロボットに固定し、球形のターゲットの定位とテストを行った。Pathfinderの精度は2.7mmという結果を得た[4]。2010年には英国の研究者が非線形識別技術を使ってカメラ校正を行い、Pathfinderの針端部の定位精度をサブミリレベルに引き上げた[5]

 Rosaは比較的整った機能を持つ神経外科ロボットで、生検、脳深部電極埋め込み、ステレオ脳波記録法などの操作が可能である。Rosaは初めてフレームなし、マーカーなし、非接触、医師による干渉なしのオートレジストレーション方式の商用化を実現した[6]

 すでに商用化された神経外科ロボットはいずれも術前の医用画像ナビゲーションによってロボットの定位を行うが、手術のプロセスにおいては、頭蓋内の圧力の変化によって脳組織が変形・移動することから、定位の誤差が起こるのは否めない。ゆえに、既存の定位メカニズムと術中のナビゲーションを結びつけるやり方が、神経外科ロボット研究の主な方向性となっている。

1.2 整形外科ロボット

 ロボット技術を整形外科手術に応用する研究は1992年から始まった。その主な目的は、股関節置換術の手術計画と定位だった[7]。その後、整形外科ロボットの機能と応用範囲は拡大し続けている。

  Robodoc(写真2a)は主に膝関節と股関節の置換術に用いられる。米Curexo社によって製造されたもので、その原型は1998年にIBMとカリフォルニア大学の協力プロジェクトによって誕生した[8]。RoboDocは手術計画ソフトウェアと手術アシスタントという2つの部分からなり、それぞれ3D可視化された術前の手術計画、シミュレーション、高精度な手術支援を行う[9]

写真2

写真2 整形外科ロボット

 RIO(写真2b)は米Mako Surgical社によって開発されたもので、主に膝関節と股関節置換術に用いられる。2013年に米国の医療機器メーカーStrykerによって買収された。Strykerが持つ関節再建、手術ナビゲーション、手術器具などの分野の経験と結びつくことで、RIOの更なる発展が期待される。

 iBlock(写真2c)は切削と全膝関節置換を行う全自動整形外科ロボットで、直接腿骨に固定し、手術の精度を高めることができる。その他の整形外科ロボットと異なるのは、術前のCTとMRIスキャンが不要な点だ。

 Sculptor RGA(写真2d)は2013年に米国食品医薬品局の認証を取得したロボットで、関節インプラント手術に使われる。Sculptor RGAはマニピュレータにより、医師による切削工具の操作を支援するほか、安全エリアを設定することで、当該エリアが切削されないよう保護することができる。インプラントは患者の状況に合わせてオーダーメイドし、術前CT画像を使ってインプラントと切削面が完全に一致することを保証する。体外試験において、大腿骨の二乗平均平方根誤差は0.8mmと1.6º、脛骨の二乗平均平方根誤差は1.2mmと1.6°。臨床病例試験において、大腿骨の二乗平均平方根誤差は1.2mmと2.6°、脛骨の二乗平均平方根誤差は1.3mmと2.4°となっている。

 Navio(写真2e)はポータブル式の膝関節置換ロボットで、術前のCTスキャンによる手術計画が必要なく、赤外線カメラを使って術中のナビゲーションを行う。膝関節単顆置換術のテストにおける、Navioの全方位二乗平均平方根角度誤差は1.46º、全方位の二乗平均平方根並進誤差は0.61mm[11]

 整形外科ロボットは3D画像レジストレーション、視覚定位と追跡、経路計画などのキーテクノロジーに関わり、高い定位精度を実現するために、手術では侵襲により病組織の固定を行うことが多い。これによって患者の痛みが増し、手術回復時間が遅れる。ゆえに、定位精度を保証すると同時に、固定とレジストレーション方式を改善し、侵襲を減らすことが現在の研究の主な方向性となっている。

1.3 腹腔鏡手術ロボット

 腹腔鏡手術ロボットは心臓外科、泌尿器科、胸部外科、肝胆膵外科、胃腸外科、婦人科などの低侵襲腹腔鏡手術に用いられる。通常の観血手術と比べて、腹腔鏡手術ロボット手術は患者の侵襲を減らし、リハビリ期間を短縮すると同時に、医師の疲労を軽減することができる。しかし、手術中に医師が直接患者や手術器具に接触できず、手術エリアを直接観察することもできないため、医師が得られる情報が比較的少ない。ゆえに医師は手術の操作方式を転換する必要がある。現在代表的な腹腔鏡手術ロボットにはda Vinci(写真3a、米国、IntuitiveSurgical社)、FreeHand(写真3b、英国、Freehand社)、SPORT(写真3c、カナダ、SPORT社)、TelelapALF-X(写真3d、イタリア、SOFAR S.p.A社)などがある。

写真3

写真3 腹腔鏡手術ロボット

 da Vinciは現在最も幅広く応用されている医療ロボットシステムで、世界でこれまでに200万回以上の手術を実施しており、3000台以上が販売されている。現在までに標準型(1999年)、S型(2006年)、Si型(2009年)、Si-e型(2010年)、Xi型(2014年)の5種類のシステムが発表されている。最新のXi型システムはda Vinciのコア機能がさらに改善され、マニピュレータの柔軟性が向上し、より広い手術部位をカバーできるようになった。Intuitive Surgical社の蛍光イメージングシステムFireflyは、da Vinci Xiシステムと互換性を持つ。このイメージングシステムは医師にリアルタイムの視覚情報(血管、胆管、組織内灌流など)を提供することができる。da Vinci Xiシステムはこのほかにもある程度の拡張性を持ち、その他のイメージングシステムや機器と共に使用することができる[12]

 FreeHandは構造がコンパクト、サイズが小型、設置が簡単、低価格といった利点を持つが、マニピュレータがパッシブデザインであるという欠点がある。主にカメラの固定とサポートに使われ、医師が腹腔手術を実施する際に、リアルタイムのHD画像を提供する。医師は必要に基づき手動でカメラの位置を調節できる。

 SPORTはシンプルな構造を持つ腹腔手術ロボットシステムで、マニピュレータは1本のみである。メインコンソールとワークステーションからなり、メインコンソールには3D高解像度可視化システム、インタラクティブ・メインコントローラが含まれる。ワークステーションには3D内視鏡、マニピュレータ、単孔式オペレータなどが含まれる。システムの構造がDa Vinciに比べて簡単なため、手術室に占める空間も小さく、価格も安いことから、現在Da Vinciの主な競争相手となっている。

 Telelap ALF-xの手術機能はDa Vinciに似ており、Da Vinciと競争関係にある。その主な特徴は、触覚の感知とフィードバックで、医師は手術器具が組織に加える力を感じ取ることができる。これによって、手術の安全性と信頼性が高まる。同システムはこのほかにも、医師の眼の動きを追跡し、カメラのピントを自動的に合わせ、視角の範囲を調節し、医師がよく見ているエリアを映し出すことができる[13]

 da Vinciのコアテクノロジーは、高解像度3D可視化システム、柔軟性の高いエンドエフェクタとマニピュレータ、臨床感のある手術体験だ。しかし、価格とメンテナンスコストが高いため、広範囲の応用が実現できていない。現在、da Vinciの主な市場は米国に留まっている。ゆえに、より低価格で専門的な腹腔手術ロボットシステムには大きな市場ニーズがある。

1.4 血管インターベンションロボット

 血管インターベンション手術とは、医師がデジタルサブトラクション血管造影(DSA)システムのガイドの下、カテーテル(剛性を持つやわらかい管で、内部にガイドワイヤが入っている)を操作し、血管内で動かすことで病巣の治療を行うというもので、血栓の溶解、狭窄血管の拡張などに用いられる。伝統的な手術と比べると、メスを入れる必要が無く、出血が少ない、傷が小さい、合併症が少ない、安全で信頼できる、術後の回復が早いなどの利点がある。しかし一方で、この手術には大きな欠点が存在する。医師は放射線環境下で作業する必要があり、長期的な作業は身体に大きな害をもたらす。また、手術の操作が複雑で手術時間も長いため、医師の疲労と人の手による操作が不安定といった要素が手術の質に直接影響する。これらの欠点により、血管インターベンション手術の幅広い応用が制限されている。ロボット技術と血管インターベンション技術の結合は、上述の問題を解決する重要な手段となる[14]

 脳外科、整形外科、腹腔鏡手術ロボットと比べ、血管インターベンションロボットの研究はスタートが遅く、20世紀末になってから始まった。十数年の発展を経て、すでにいくつかの血管インターベンションロボットシステムが商用化されている。Sensei Xi(写真4a、米国、Hansen Medical)は心血管インターベンション手術に用いられる。医師は触覚をフィードバックする機器を通じて、遠隔操作のカテーテルロボットによりカテーテルを刺入する。カテーテルの末端には触覚センサが搭載されており、医師はカテーテルが血管壁に与える力を感じながらカテーテルの操作ができる。EPOCH(写真4b米国、Stereotaxis)は、磁力を使って特殊な軟性カテーテルを操作し、血管インターベンション手術を実施する。軟性カテーテルの使用により、血管インターベンション手術がより安全になり、血管が破られる危険性が低下した。

写真4

写真4 血管インターベンションロボット

 血管インターベンションロボットのコア機能は、カテーテルの刺入とナビゲーション、およびカテーテル刺入中の力のフィードバックと感知である。中国の北京航空航天大学中国科学院自動化研究所はカテーテル刺入メカニズム、カテーテル末端の力のフィードバックなどの研究を行っているが、現時点で製品を生み出すまでには至っていない[14]。

その2へつづく)

参考文献

[1] KWOH Y S,HOU J,JONCKHEERE E A,et al. A robot with improved absolute positioning accuracy for CT guided stereotactic brain surgery[J]. Biomedical Engineering,IEEE Transactions on,1988,35(2):153-160.

[2] LIANG Kai,CAO Feng,BAI Zhuofu,et al. Detection and prediction of adverse and anomalous events in medical robots[C]// Innovative Applications of Artificial Intelligence,July 14-18,2013,Bellevue,Washington,USA. California:The AAAI Press,2013:1539-1544.

[3] LI Q H , ZAMORANO L , PANDYA A , et al. The application accuracy of the NeuroMate robot — a quantitative comparison with frameless and frame-based surgical localization systems[J]. Computer Aided Surgery,2002,7(2):90-98.

[4] MORGAN P S , CARTER T , DAVIS S , et al. The application accuracy of the Pathfinder neurosurgical robot[C]// Computer Assisted Radiology and Surgery. Proceedings of the 17th International Congress and Exhibition , June 2003 , ondon ,UK. Netherlands :Elsevier B.V.,2003:561-567.

[5] DEACON G,HARWOOD A,HOLDBACK J,et al. The Pathfinder image-guided surgical robot[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Part H:Journal of Engineering in Medicine,2010,224(5):691-713.

[6] GONZALEZ M J , VADERA S , MULLIN J , et al. Robot-assisted stereotactic laser ablation in medically intractable epilepsy : Operative technique[J]. Neurosurgery,2014,10:167-173.

[7] LANG J E,MANNAVA S,FLOYD A J,et al. Robotic systems in orthopaedic surgery[J]. Journal of Bone & Joint Surgery,British Volume,2011,93(10):1296-1299.

[8] PRANSKY J. ROBODOC-surgical robot success story[J]. Industrial Robot:An International Journal,1997,24(3):231-233.

[9] NAKAMURA N, SUGANO N, NISHII T , et al. A comparison between robotic-assisted and manual implantation of cementless total hip arthroplasty[J]. Clinical Orthopaedics and Related Research ,2010,468(4):1072-1081.

[10] BARRETT A,ANDREWS B,COBB J. Accuracy of truly patient-specific UKA procedures using sculptor RGA[J]. Bone & Joint Journal Orthopaedic Proceedings Supplement,2013,95(Suppl. 15):11.

[11] SMITH J R,RICHES P E,ROWE P J. Accuracy of a freehand sculpting tool for unicondylar knee replacement[J]. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery,2013,10(2):162-169.

[12] WILSON T G. Advancement of technology and its impact on urologists:Release of the da Vinci Xi,a new surgical robot[J]. European Urology,2014,66(5),793-794.

[13] GIDARO S,BUSCARINI M,RUIZ E,et al. Telelap Alf-X:A novel telesurgical system for the 21st century[J]. Surgical Technology International,2012,22:20-25.

[14] 趙徳朋、劉達.血管介入手術機器人系统力反饋的模糊融合[J]. 機器人,2013,35(1):60-66.

 ※本稿は倪自強、王田苗、劉達「医療機器人技術発展総述」『機械工程学報』第51卷 第13期、2015年7月,pp.45-52)を『機械工程学報』編集部の許可を得て日本語訳・転載したものである。記事提供:同方知網(北京)技術有限公司


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