◆人工知能（AI）による周産期合併症の発症予測を可能にする妊娠管理システムです。
妊婦健診データを用いた周産期合併症の発症予測AIは開発済みで、連続モニタリングシステムへの展開を進めています。
概要
妊産婦は妊娠中、様々な周産期合併症を発症します。日本では充実した妊娠管理体制が整っていますが、それでも発見が遅れることがあります。今回示すシステムは、周産期合併症の発症が予測される妊婦は重点的に管理するなど、予測に基づいた妊婦健診を行えるようにするシステムです。これにより、健診回数を増やすのではなく、発症予測に基づく新しい妊娠管理法への転換が可能になります。
技術の特徴
本システムは、妊婦健診毎に得られるデータをAIに学習させ、妊娠経過中の血圧、尿蛋白、胎児発育などを予測するシステムです。当該システムでは、妊婦健診の血圧データを入力することで、その後の血圧の推移を予測することができます。現在は、腕時計型のウェアラブルデバイスから血圧、心拍数などの情報をリアルタイムで取得し、連続モニタリングデータから周産期合併症を予測するシステムの開発を目指しています。
技術の優位性
本技術は、世界でも稀に見る充実した日本の妊娠管理体制が提供する、非常に密かつ全妊婦で共通したデータを活用した妊娠管理システムです。ウェアラブルデバイスによる健診法の開発は、最小限の通院で周産期合併症への早期対応を可能とする、日本発の新たな妊娠管理法となる可能性があります。
関連特許
1. 妊娠高血圧症候群の発症予測支援システムと発症予測支援プログラムと発症予測支援方法（特願2021-190763）
外部資金事業 (一部記載)
1. 科研費 基盤研究(C)
「遺伝子制御ネットワークと数理モデルで見出したマスター遺伝子による子宮内膜症の誘導」
2. 山口大学データサイエンス文化醸成のためのAI 技術研究交流促進プロジェクト
3. 公益財団法人 武田科学振興財団 医学系研究助成
「遺伝子制御ネットワークと数理モデルから見出したマスター遺伝子による子宮内膜症の誘導」
4. 科研費 基盤研究(C)
「遺伝子転写制御ネットワーク解析で見出したマスター遺伝子による子宮内膜症細胞の誘導」
5. 科研費 若手研究(B)
「低酸素応答遺伝子HIF2 のエピジェネティック異常と子宮筋腫発症への関与の検討」
6. 山口大学 ニューフロンティアプロジェクト研究助成金
「子宮筋腫において遺伝子ネットワーク解析により得られたNRG1 の子宮筋腫発症への関与の検討」
7. 科研費 若手研究(B)
「子宮筋腫の増殖とエストロゲンレセプターα標的遺伝子のDNA メチル化異常」