本年度は主に実際に訓練医が利用できるWebシステム構築を行った。大項目としては、①ウェブプラットフォーム（microsuge.med.nagoya-u.ac.jp）の構築・②手術時の録画映像のAI解析手法・③上級医から訓練医へのフィードバックコメントの生成システムの仕様検討、を実施した。
①ウェブプラットフォームは、評価を受ける訓練医、評価する上級医、及び事務局の３カテゴリで個人ごとにメールアドレスを使用してシステムへ登録する。訓練医が自身の実施した手術映像をシステムへアップロードし、上級医が映像を見ながら、システムへ評価項目ごとにスコア入力およびコメントを入力することができる。②映像のAI解析の手法について、サンプル映像を使用して、特定の手技ごとに映像をカテゴリー化し、操作を抜き出し、スコアリングする映像解析処理AIを構築した。加えて汎化性能向上にも取り組み、改良を加えた。ここに、診療科横断的な手術技量評価の観点を加えるため、脳神経外科・形成外科・整形外科・手外科における定量評価基準についての情報を蓄積し、複数診療科におけるデータ収集体制を整備した。③訓練効果を高めるため、訓練医個人にフィットする、ナッジ技術を応用した対話型フィードバックを実現するコメント生成システムの構築に着手した。上級医の入力コメントをナッジ手法を活用してシステムが自動でアダプティブに提示することを目指す。映像解析から得られたスコアリングと体系化された上級医コメントを使用する、AIによるコメント自動生成技術のフォーマットを設計した。加えて、筋電図データから筋活動の協調性を示すMuscle Synergy Indexを手術動画から予測可能とする技術の実現に向け、筋電・動画データの教師データ収集方法を策定し、データ収集を開始した。次年度以降は、こうした技術を用いて訓練者の行動変容を促すフィードバック機構を実装し、上級医のような対話型支援を提供することで、効率的かつ再現性の高い訓練システムの構築を目指す。