Basic Research for Longitudinal Child Abuse Risk Assessment and System Development from Prenatal Period Using AI

• Project/Area Number: 23K18390
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 岡本 玲子 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60269850)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 美帆 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (20893746) ; 酒井 規夫 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (30314313) ; 福田 雅樹 大阪大学, 社会技術共創研究センター, 教授 (30580211)
• Project Period (FY): 2023-06-30 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 児童虐待リスク / 市町村母子保健 / 一次スクリーニング / AI / 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、データ駆動社会へとデジタルトランスフォーメーション化が推進される現状に対応する形で、(1)産前からの縦断的データを用いた人工知能 AIによる虐待リスクの一次スクリーニングの方法と課題を明確にすること、(2)AIによる一次スクリーニングの全国適用に向けた体制と実装の方法と課題を明確にすることである。現在市町村の縦断的な母子保健データは有効活用されておらず、これが産前からの切れ目のないリスク把握に活用されることで増加する児童虐待の防止を確実にする。AIスクリーニングの導入により実践現場の業務の効率化・負担軽減と、深層学習の継続によるリスク判定精度の向上、質の強化を図ることができる。