1. 手術ログデータの解析
手術映像と手術ログを取得して，時間同期させて解析する環境を構築した．手術の内視鏡映像ビデオと手術ログを90件取得し（承認番号：B230172），外科医がビデオに対してアノテーションを付加した．
2. 情報基盤システムの構築
手術映像と手術ログを時間同期して表示し，アノテーションを付加し，編集してトレーニング教材を出力するソフトウェアRAS Motionを開発した．また，自動で手術の段階を区分を行うRAS Mentorを開発した．クラウドベースのデータ管理，ユーザ管理によりローカルシステムのデータが流出するリスクを無くした．トレーニング教材はPC等にダウンロード可能であり，その際にデータのトレーサビリティを証明するNFT/タイムスタンプを付加する機能を実装した．
RAS Mentorの実体は，内視鏡映像ビデオをアノテーションを用いて学習させた機械学習(CNN及びTransformer)である．CNNでは取得したデータのうち75例を用いた場合は区分の正答率は約9割であった．Transformerを用いた予備的検討では，手術映像の段階区分と自然言語による要約が出力可能であった．この機能を発展させて，手術トレーニング教材となる要約ビデオを自動生成するための開発を継続している．
3. 手術トレーニング教材の構築
開発したRAS Mentorが出力する手術の要約の妥当性につき検討した．要約は正当であっても重要度が高くない事象も含まれていた．手術記録で取捨選択すべき事象，手術トレーニング教材で取捨選択すべき事象はそれぞれの利用目的に応じて選ぶべきであることが指摘された．
4. 手術ログ出力の標準化
手術ロボットから得られる「生」ログデータはそのままでは医学研究に利用しにくい．ログを加工して得られる，機種非依存のデータフォーマットについて，2024年11月に日本コンピュータ外科学会に標準化推進委員会を新たに設置した．今後関連する諸学会，企業と連携して標準化を進める．