| Project/Area Number |
24K13948
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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 58070:Lifelong developmental nursing-related
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| Research Institution | Tokyo Health Care University |
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Principal Investigator |
渡邊 香 東京医療保健大学, 看護学部, 教授 (70610327)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
戸津 有美子 東京医療保健大学, 看護学部, 講師 (20774326)
小川 浩平 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 周産期センター, 部長 (40526117)
田中 芳治 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 国立看護大学校, 助教 (50609352)
田中 瞳 新潟青陵大学, 看護学部, 准教授 (20406903)
中西 美紗緒 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, センター病院, 産婦人科医員 (30620364)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 分娩予測 / 機械学習 / 分娩進行 / AI / 分娩進行予測 / パルトグラム |
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| Outline of Research at the Start |
分娩進行予測は、適切な分娩管理と母子の安全確保の上で極めて重要である。従来、フリードマン曲線が用いられてきたが、申請者は網羅的レビューにより、分娩進行には様々な要因が関連し従来の予測方法は現場での活用は限定的であるという結論を得た。近年、機械学習技術の医療への活用が進んでいる。本研究は機械学習を活用し、児娩出時刻を予測するモデルを開発する。研究期間には、①過去の2000例の自然分娩データを基に実際の児娩出時刻との差異が最小となる機械学習アルゴリズムを設計する。②パルトグラムの自由記載欄から関連情報を抽出し、モデルのトレーニングや調整を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
分娩予測に関する文献レビューを行い、スコーピングレビュー、システマティックレビューの形式にそれぞれまとめて国際誌に投稿中である。
また、所属機関の研究倫理審査にて承認を受け、研究実施医療機関にてデータ取得の手続きを行っている。
機械学習のモデルについて検討中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究責任者および研究分担者のうち一名の組織異動により、研究倫理審査の手続きおよび研究準備が遅延したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
所属施設での研究倫理審査で承認を得たため、今後は迅速にデータ収集を開始し、機械学習の段階へと進む予定である。既に使用予定のAIが決定しているため、スムーズな進行が見込める。
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