| Project/Area Number |
25K10835
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52030:Psychiatry-related
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
陳 冲 山口大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70783067)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浅井 義之 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00415639)
中川 伸 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60360905)
望月 泰博 早稲田大学, データ科学センター, 講師(テニュアトラック) (70783520)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | 産後うつ病 / 母子ボンディング障害 / 人工知能 / 機械学習 / 計算論的精神医学 |
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| Outline of Research at the Start |
産後うつ病と母子ボンディング障害は、母親の精神的健康だけでなく、育児行動や子どもの発達に深刻な影響を与え、次世代にも波及する可能性が示されている。しかし、現行の産後ケアは主に症状のスクリーニングに限られ、症状発現前の早期予測や予防介入の体制はほとんど整っていない。本研究では、計算論的精神医学と人工知能（AI）技術を駆使して、産後うつ病と母子ボンディング障害のリスクを妊娠期から早期に特定する予測プログラムを開発する。オンラインで簡便に実行可能な自動化データ収集および予測システムを導入し、「母子健康アラート」として社会に迅速に提供することで、重要な社会的インパクトをもたらすことが期待される。
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