臨床研究

深層学習を用いた母体から得られる
生体情報の解析

背景

赤ちゃんが予定より早く生まれる（早産）や、生まれる前に亡くなってしまう（死産）は非常に複雑な病態でありそのすべては解明されていません。原因としてお母さんの年齢や性感染症、赤ちゃんの遺伝子異常などが指摘される一方、原因不明のものも多いとされています。

この早産ですが、我が国では妊娠年齢の高齢化などの社会背景の変化に伴い、増加傾向にあることが懸念されています。死産についても、妊娠22週以降に赤ちゃんが亡くなるケースは5歳以下の子供の全死亡数よりも多いとされ、重要な社会問題となっています。

またWHOのレポートによれば、全世界的な早産率にはここ数十年改善がなく、”silent emergency”と称され、これまでとは異なるアプローチが必要とされています。

さらに重要なこととして、早産・死産は広く社会的にも大きな影響をもたらします。米国では早産に関連する経済損失は毎年3兆円に上るとされ、イギリスでも数千億円近くと言われており、非常にクリティカルな社会問題です。

研究の概要

本研究では、お母さんから簡便に取得できる生体情報と、お腹の中の赤ちゃんが発する生体信号との相関関係を深層学習を用いて解析しています。

これは、従来までブラックボックスと言われているお腹の中の赤ちゃんの情報について、より客観的な情報を得るために非常に大切な研究です。

研究の結果について

この研究で得られた結果については学会や論文で発表を行い、こちらのページでも結果の開示を行います。

お問い合わせ

本研究にご参加いただいた皆様につきましてご不明点がある場合は、同意書に記載の連絡フォームよりお問い合わせください。

また本臨床研究につきまして、個人情報保護の観点から、本ウェブサイト「お問い合わせ」ページよりお問い合わせいただいた場合は対応しかねますので、予めご了承いただけますようお願い申し上げます。

<参考文献>

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