| 研究課題/領域番号 |
24K13872
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58070:生涯発達看護学関連
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| 研究機関 | 新潟医療福祉大学 |
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研究代表者 |
佐藤 郁美 新潟医療福祉大学, 看護学部, 助教 (20830566)
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| 研究分担者 |
笠井 聡 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (60842713)
吉原 弘祐 新潟大学, 医歯学系, 教授 (40547535)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 胎児心拍数モニタリング / 胎児低酸素血症 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在の胎児心拍数モニタリング管理では、分娩中に胎児低酸素血症のサインを認めた後に医療介入の有無を判定している。緊急帝王切開や母体搬送時には、人員招集や手続き等に多くの時間を要し、児娩出までの時間を長くさせている課題がある。分娩中の胎児心拍数陣痛図（CTG）から胎児低酸素血症の最初のサインである遅発一過性徐脈（LD）をAIで先行予測することができれば、これらの課題を解決できる可能性がある。そこで本研究では、CTGと臨床所見データを用いて、LDを先行予測するAIモデルの開発・評価を実施する。
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