Development of perinatal AI algorithm and midwifery care innovation in Society 5.0

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K22736
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 吉沢 豊予子 東北大学, 医学系研究科, 教授 (80281252)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 武石 陽子 東北大学, 医学系研究科, 助教 (00586505) ; 中村 康香 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (10332941) ; 木村 芳孝 東北大学, 医学系研究科, 客員教授 (40261622)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2023-03-31
• Keywords: 生涯発達看護学 / 分娩予測ツール

Outline of Annual Research Achievements

分娩予測のアルゴリズムを作成するにあたって、2020年度は経会陰超音波を使っての分娩評価をすることができるかのシステマティックレビューの方法に則り、検討をした。その中でAoP,HDP供に分娩第2期に評価していることが多かった。しかし、2020年度の時点で日本の助産師が経会陰超音波の使用による分娩予測の可能性を示唆したが、日本において助産師が分娩の評価で経会陰超音波法を使用することはほとんどなく、この指標により分娩予測のアルゴリズム作成に用いることを断念した。改めて、文献レビューから始めることとした。AIアルゴリズム構築において、分娩予測のデータとなるものの検討を行った。AIと分娩予測において出てくるのは、人間の分娩予測に関するものは少なく、家畜（牛あるいは豚）によるものであった。そこで人間に絞りAIを外し、分娩予測のみで医中誌、Pubmedで文献検討を改めて行った。その結果、これまでにも分娩進行に関連のある項目として、「娩出力」（陣痛）分娩促進の有無、麻酔分娩、「産道」身長、体重、BMI、子宮頚管熟化、子宮開大、展退等のビショップスコア、「娩出物」児予想体重、児下降度、破水の有無、「分娩関連症状」嘔吐出現時間、嘔吐回数、発汗の有無、痛みの強さ、痛みの部位、眠気、疲労の有無、栄養摂取の有無、夫立ち合いの有無、妊娠合併症の有無、属性の量的変数と同時に産婦の主観的状態（感情的言語）を加えることを考える。主観的状態は、何度もデータにすることを試みているが解決策が見いだせていないものである。再度AIにおいて質的データ入力を行っている専門家と相談し、その分析を試みる。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

分娩予測に関連する項目を明らかにするために2018年度から文献にて探ってきた。しかし、確かな項目を決定することは今年もできなかった。特にテキストデータをどのようにカテゴリー分けをしてデータとするのか、もう一度再考する必要があることから、完全に遅れていると判断し、延長を申し出ることとした。

Strategy for Future Research Activity

来年度は最終年度になることから、当大学の臨床データのAI診断を専門とする研究者にコンサルし、アドバイスを受け、さらに研究にご協力を得たいと考えている。大学院生を活用して文献検討に力を注ぎ、最終目標である分娩予測ツールの開発まで、持っていきたい。

Causes of Carryover

2021年度が最終年度であったが、今年度で研究最終目標の到達にいたらなかったため、2022年度に1年延期して行うことになった。2022年度であればかなり実効性が高いと考えたことによる。