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新生児医療の進歩により早産児死亡率は改善したが、生存した児には一定の確率で神経学的後遺症が生じる。後遺症の早期発見・介入は重要な取り組みであるが、実践には何らかの指標が必要になる。General movements（GMs）は新生児自発運動の一つであり、GMs評価は鋭敏に神経学的後遺症を予測できる評価法として確立されている。機械学習を用いて新生児の自発運動の正常/異常を自動的に判定するソフトウエアの作成を行い、神経学的後遺症の早期発見・介入の指標に利用する。手軽にGMsを評価するツールがあれば誰でも実践可能であり、患者と家族の生活の質の改善に貢献できる。
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