胎児低酸素血症のサイン「遅発一過性徐脈」先行予測AIの開発

• Project/Area Number: 24K13872
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58070:Lifelong developmental nursing-related
• Research Institution: Niigata University of Health and Welfare
• Principal Investigator: 佐藤 郁美 新潟医療福祉大学, 看護学部, 助教 (20830566)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 笠井 聡 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (60842713) ; 吉原 弘祐 新潟大学, 医歯学系, 教授 (40547535)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 胎児心拍数モニタリング / 胎児低酸素血症 / AI

Outline of Research at the Start

現在の胎児心拍数モニタリング管理では、分娩中に胎児低酸素血症のサインを認めた後に医療介入の有無を判定している。緊急帝王切開や母体搬送時には、人員招集や手続き等に多くの時間を要し、児娩出までの時間を長くさせている課題がある。分娩中の胎児心拍数陣痛図（CTG）から胎児低酸素血症の最初のサインである遅発一過性徐脈（LD）をAIで先行予測することができれば、これらの課題を解決できる可能性がある。そこで本研究では、CTGと臨床所見データを用いて、LDを先行予測するAIモデルの開発・評価を実施する。