難治性の気胸では外科的治療が一般的であるが、肺に基礎疾患を持つ場合が多く，呼吸予備能力の低下から外科的治療を行うことが難しい例を多々認める。このような症例にはEWS（シリコン製気管支充填剤）を用いた経気管支塞栓術を行うことがあるが、しばしば治療に難渋し、また効果も不十分で複数回処置を行う必要がある。そのためEWSに代わる新規気管支塞栓療法の構築を目指す。

肺野末梢病変の診断は、気管支が細くかつ分岐が複雑なため、難しいことがある。末梢病変まで気管支鏡を挿入することは難しく、透視画像を見ながらでガイドシースを末梢病変部まで誘導する手法が一般的であるが、これも限界がある。血管内視鏡で用いる高感度カメラを用いて、血管内治療と同様のアプローチ方法を応用して、末梢病変を肉眼で直視ができ、直視下に生検可能なシステムを構築すれば、診断率の向上に寄与すると考える。

嚥下障害を認める患者ではしばしば栄養療法として胃管チューブを胃内に留置し栄養剤注入することがあるが、胃からの逆流により誤嚥性肺炎を合併して状態悪化する症例を経験する。このような事態打開策としてチューブ先端をトライツ靭帯まで挿入することが提案されるが、トライツ靭帯越えは透視下で行うことが多いため、その手技は煩雑になる。ベッドサイドで可視下にチューブを奥まで入れることができれば非常に便利だと思われる。

誤嚥性肺炎、慢性下気道感染症など下気道からの分泌物が増えている患者は抗生剤ともに咳嗽による排痰が必要となるが、咳嗽力が弱い患者は自己排痰ができず、痰詰まりによる窒息が懸念される。レスキューのために吸引チューブを気管内に挿入して吸引する必要があるが、経鼻より盲目的に挿入するため、しばしば難渋する。
そのため、内視鏡のように直接見ながらチューブを挿入できるようなシステムがあるといいのではないか。

乳び胸は、外科的手術中には判定する方法がなく、術後、食事を開始してから、排液の性情 見ないと判明しない。術中にリンパ漏れを簡易的に検査し、乳び胸を判明できれば患者、医師にとっても有益である。

手術に使用する器械（鉗子類）は体内への置忘れがないかを、創部を閉鎖する前に何回もカウントする必要があります。器械の種類は多岐にわたり器械出し（手洗い）看護師にとって負担となります。人工知能・画像処理技術の進歩により手術器械のカウントを補助し手術時間の短縮、ヒューマンエラーの軽減を図ることができればと考えています。

呼吸器外科医にとって、心嚢内血管処理は重要な手術手技です。しかしながら実際に経験する頻度は少なく、また心嚢内の血管の構造を学ぶ機会は少なく、教科書などで勉強するのみです。複雑な心嚢内の構造を理解できる（特に漿液性心膜の複雑な折返りの構造）、模擬臓器モデルが欲しい。

院内での在庫管理に際して、納入された物品に対して手作業でタグ付けを行う作業は
1. 人件費
2. ヒューマンエラーによるタグの貼り間違い
3. 使用された物品タグの剥がし忘れ
4. 使用された物品のバーコードを読み取るための人員
5. 物品毎に貼付される運用シールには病院間の汎用性はない。
が挙げられる。

頭頚部癌術後の無喉頭者や気管切開を受けている患者さんは声を出すことが出来ません。従来は筆談や文字盤を用いてコミュニケーションを図っていました。近年Googleが開発したLipNetは唇の動きから会話の内容を文章レベルで認識できるようになっています。このような人工知能技術を用いて日本語環境でのソフトウェア開発を目指したいと思います。

手術中に電話対応が必要な際には、医師は清潔手袋を装着中のため電話機を持つことが出来ず手術室内の外回り看護師が電話の取次ぎを行う必要があり大きな手間となっています。スマートフォンにはハンズフリー機能を備えたアプリがあるようですがブルートゥースヘッドセットの装着が必要など使い勝手が悪く手術室内での使用は現実的ではありません。