ロンドンの国立神経・脳神経外科病院（NHNN）で、外科医らは、手術中に撮影されたライブカメラ映像をリアルタイムで評価する人工知能システムの支援を受け、脳腫瘍を摘出した。2026年5月に行われた手術の詳細は、患者の回復経過を見極めた後、2026年8月27日に公表された。手術では、48歳のRhys Hibbertの下垂体にあった11ミリメートルの腫瘍が摘出された。視力喪失や重度のホルモン異常のリスクを抱えていた患者は、処置後に健康を回復した。
解剖学的構造のリアルタイム監視と手術の技術的詳細
このシステムが使用された手術でも、最終的な判断は人間の外科医が担った。内視鏡カメラが鼻腔を通じて送信した映像は、リアルタイムで処理された。視神経のすぐ下にあり、重要な血管にも極めて近い下垂体を対象とするこの処置では、わずか1ミリメートルのずれでも、麻痺や失明、生命の危険につながる可能性がある。
人工知能の基盤システムは、ライブ映像上で重要な組織と血管を異なる色で示し、手術チームにリアルタイムのガイダンスを提供した。University College London（UCL）でDr. Sophia Banoの主導により開発されたこのシステムは、助手を務める外科医が約10年かけて身につける可能性のある臨床経験を、10か月ほどでデータセットに反映させた。
臨床試験と成功率
技術の実験室および試験プロセスに関する技術的な知見は、npj Digital Medicine誌に掲載された2024年の研究で示された。64件の手術動画から抽出した640枚の静止画像を用いたオフライン評価では、人工知能による追跡によって解剖学的マーキングの精度が70.7％から77.5％に向上したことが確認された。研究では、人工知能の支援が特に医学生の成績を大きく向上させ、学生の正解率が66.2％から78.9％に上昇したと指摘された。人間の介入なしに実施された試験群では、モデルは79.1％の単独正解率に達した。
視力が維持された回復期
Rhys Hibbertは、手術から1週間以内に支えなしで歩き始め、ほどなく仕事に復帰したと語り、手術後には視界の鮮明さが完全に戻ったと述べた。臨床試験は、1859年に設立された世界初の専門脳神経外科病院で実施され、NIHR（国立健康・ケア研究所）の資金提供を受けた。専門家らは、ライブ映像の分析に基づく人工知能ツールが、複雑な外科手術における誤差を最小限に抑える可能性を持つと指摘している。