機械学習を用いた産後の尿閉発症リスク予測モデルの開発

• Project/Area Number: 25K20770
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58070:Lifelong developmental nursing-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 吉田 明莉 東北大学, 医学系研究科, 助教 (60982460)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 産後の尿閉 / 機械学習 / 産後の排尿困難

Outline of Research at the Start

産後の尿閉症状は約5割の女性が経験し、発見が遅れると医学的合併症や生活の質の低下をきたすため、発症予防と早期介入が求められる。産後の排尿管理は尿閉発症後の排尿ケアに重点がおかれ、尿閉発症のリスク予測に基づく予防的排尿ケアはほとんど行われていない。そこで本研究は、多様な要因を含めてリスク予測を可能にするために機械学習を用いて、産後の尿閉発症リスク予測モデルを開発することを目的とする。本研究成果によって尿閉発症予防の観点を含む排尿管理法が開発され、女性の生涯にわたる排尿機能の維持に資すると考えられる。