臨床情報による高精度分娩進行予測モデルの開発: 機械学習の活用

• 研究課題/領域番号: 24K13948
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58070:生涯発達看護学関連
• 研究機関: 東京医療保健大学
• 研究代表者: 渡邊 香 東京医療保健大学, 看護学部, 教授 (70610327)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 分娩進行予測 / 機械学習 / パルトグラム

研究開始時の研究の概要

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。