◆人工知能と時系列解析技術を用いた胎児心拍数陣痛図からのリアルタイムのイベント判別技術です。
概要
出産の現場においては、同時に複数の分娩に対応する必要があることや医師の人数不足などの理由から、必ずしも常に医師がモニタを注視していられるとは限りません。したがって、必要な時に医師の注意を促すシステムを構築する必要があります。
本技術により、人工知能と時系列解析技術を組み合わせることで、胎児が元気な状態か、低酸素状態かなどを胎児心拍陣痛図データに基づいてリアルタイムに検出することが可能になります。
技術の特徴
本技術は、胎児の心拍と母胎の子宮収縮を人工知能と時系列解析技術を用いて解析することで、リアルタイムに胎児イベントの検出を可能にする技術です。
技術の優位性
本技術は、必要な際に医師に注意を促すため、医師の負担を軽減することができます。人工知能と時系列解析技術を組み合わせた本技術は、出産現場の医師不足の解決に貢献すると考えられます。
関連特許
1. インタラクティブシミュレーションシステム、シミュレータ、インタラクティブシミュレーション方法、および、
インタラクティブシミュレーションプログラム（特願2019-042052）
2. 情報処理装置と情報処理プログラムと情報処理方法（特願2021-048038）
3. 情報処理装置と情報処理プログラムと情報処理方法（特願2021-067508）
4. 副作用の被疑薬推定支援装置と被疑薬推定支援プログラムと被疑薬推定支援方法（特願2021-151548）
5. 病気の重症化予測システム（特願2021-167363）
6. 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2021-19076）
外部資金事業 (一部記載)
1. 科研費 挑戦的研究(萌芽)
「人工知能による遺伝子発現プロファイル解析に基づいた子宮内膜症の新規治療標的の探索」
2. 科研費 基盤研究(C)
「インシリコとモノをつなぐ汎用的双方向シミュレーションフレームワーク開発と実証研究」
3. 山口大学 山口大学医学部附属病院トランスレーショナルリサーチ推進助成金
「システムバイオロジー的アプローチと機械学習による同種血幹細胞移植後の急性移植片対宿主病(GVHD)の重症化リスク予測技術の開発」