セグメンテーション技術を用いた胎児Well-beingの個別化指標の構築

• 研究課題/領域番号: 25K20131
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分56040:産婦人科学関連
• 研究機関: 大阪医科薬科大学
• 研究代表者: 永昜 洋子 大阪医科薬科大学, 医学部, 講師 (80843408)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
• キーワード: 胎児Well-being / 胎児超音波 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

本邦の少子化は進んでおり、一人の胎児を無事に出産に導くことは重大な課題である。今まで、研究者は緊急帝王切開の予測システムの構築を行ってきたが、この予測には主観的要素が使用されており客観的評価することができなかった。そこで本研究では、人工知能（セグメンテーション）モデルを用いて、胎児の評価項目を定量化し、個別化された胎児Well-beingの指標を創出することを目的とする。
これにより、医師や医療スタッフが客観的かつ網羅的な評価を行う指標が提供され、周産期転帰の改善に寄与することが期待できる。さらに、この研究により周産期分野への人工知能技術の応用が拓かれ、胎児の個別化医療が実現できると考える。