機械学習を用いた新生児自発運動評価法の開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K15911
• Research Institution: St. Marianna University School of Medicine
• Principal Investigator: 今泉 太一 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 助教 (90877094)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 新生児自発運動 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

新生児医療の進歩により早産児死亡率は改善したが、生存した児には一定の確率で神経学的後遺症が生じる。後遺症の早期発見・介入は重要な取り組みであるが、実践には何らかの指標が必要になる。General movements（GMs）は新生児自発運動の一つであり、GMs評価は鋭敏に神経学的後遺症を予測できる評価法として確立されている。機械学習を用いて新生児の自発運動の正常/異常を自動的に判定するソフトウエアの作成を行い、神経学的後遺症の早期発見・介入の指標に利用する。手軽にGMsを評価するツールがあれば誰でも実践可能であり、患者と家族の生活の質の改善に貢献できる。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

症例数が予定通り集まっていない。

Strategy for Future Research Activity

研究協力機関を増やし、症例数を増やすようにする。施設によってはすでにある程度の正常・異常の蓄積があるため、動画提供をうけることで解析がすすむ可能性が高い。動画解析のプログラムはある程度できているため症例数を増やすことを目標とする。

Causes of Carryover

動画解析に必要なソフトウエアの購入が必要になったため、次年度使用が生じた。ソフトウエア購入やソフトウエア開発に専門の人を雇うための費用に充てる予定である。