虐待による乳幼児頭部外傷の早期発見に資するベイズ理論に基づく臨床予測モデルの開発

开发基于贝叶斯理论的临床预测模型，有助于早期发现虐待造成的婴儿头部创伤

基本信息

批准号：
22K10608
负责人：
小谷泰一
金额：
$ 2.08万
依托单位：
Mie University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では、乳児健診や病院受診時に発症を予測したり診断することが難しい一方で、見逃すと後日、命にかかわる事象が発生する確率の高い“虐待による乳幼児頭部外傷（Abusive Head Trauma, AHT）”の予防法の確立を目指している。そのためには乳児期のなるべく早い時期に、それぞれの子どもが虐待されるリスクを予測できる方法を開発すれば、母親などの養育者への育児指導の時に、その児に合わせた予防法を伝えることができ、虐待を予防することに繋がると考えている。そして、人工知能で利用されている数理統計学的手法を用いて、1ヶ月健診などでの問診データなどを入力することで、その児に合わせた予防法を提示するAHT発症・発見予測モデルの構築を試みている。そこで、本年度はまず、モデル構築に必要な学習データとして活用する目的で、養育者による児童虐待が疑われて児童相談所に一時保護され、当施設に法医学鑑定を依頼された児に関する情報の解析を開始した。2020年8月以降に当施設に依頼された児童相談所一時保護児童すべての記録を後方視的に解析した。そして、虐待の早期発見や発症予測に有用と考えられる要因の抽出・ワークシートデータ作成を試みた。抽出を試みた要因は年齢・性・きょうだいの有無・出生時体重・妊婦健診受診歴・乳児健診受診歴・養育不全カテゴリ・虐待の種類・家族構成・養育者自身の虐待歴/DV歴/離婚歴等である。そして、これらのデータを構造学習機能を有するモデル構築支援ソフトへインポートするために、研究代表者による専門的見地からカテゴリ化等を施した。なお、今年度に行った上記の後方視的解析から副次的に得られた知見を招待講演で紹介したり、本研究の前段階として遂行してきた“乳児突然死予防に資する診断・発症予測モデル構築”の研究成果を国際雑誌で報告した。

在这项研究中，尽管在婴儿健康检查或医院就诊时很难预测或诊断疾病的发作，但如果忽视的话，以后很可能会发生危及生命的事件。建立 AHT 的预防方法）。为此，如果我们开发出一种能够尽早预测每个孩子在婴儿期遭受虐待的风险的方法，那么在向母亲和其他护理人员提供育儿指导时，就有可能传达针对每个孩子的预防方法。将有助于防止滥用。然后，通过使用人工智能中使用的数学统计方法，并输入一个月健康检查等的访谈数据，预测 AHT 发生和检测的模型会建议针对我正在尝试建立的孩子的预防方法。。因此，今年，我们将首先分析因涉嫌虐待儿童而被临时拘留在儿童辅导中心并被要求由我们机构进行法医检查的儿童的信息，以便将此作为开始模型构建所需的学习数据。我们回顾性分析了自 2020 年 8 月以来被转介到我们设施的儿童指导中心所有受临时保护的儿童的记录。然后，我们尝试提取因素并创建被认为对早期检测和预测滥用有用的工作表数据。我们试图提取的因素包括年龄、性别、是否有兄弟姐妹、出生体重、产前健康检查史、婴儿健康检查史、养育失败类别、虐待类型、家庭构成以及看护者自身的虐待/家庭暴力史。个人史/离婚史等然后，为了将这些数据导入具有结构学习功能的模型构建支持软件中，首席研究员从专家的角度对它们进行了分类。此外，我们还将在今年的特邀讲座中介绍上述回顾性分析的第二次发现，并对“有助于预防婴儿猝死的诊断和发病预测”进行讨论。作为这项研究的初步步骤，“模型构建”的研究成果发表在一份国际期刊上。

项目成果

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专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

気になるキズ・あざー法医学の立場からー

您可能担心的疤痕和胎记——从法医的角度来看

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
小谷泰一
通讯作者：
小谷泰一

乳幼児突然死例の発表前情報を活かすーベイズ理論からみえてきたことー

利用婴儿猝死事件的预告信息——贝叶斯理论的启示——

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
小谷泰一
通讯作者：
小谷泰一

A proof-of-concept study to construct Bayesian network decision models for supporting the categorization of sudden unexpected infant death

构建贝叶斯网络决策模型以支持婴儿意外死亡分类的概念验证研究

DOI：
10.1038/s41598-022-14044-w
发表时间：
2022-06-13
期刊：
影响因子：
4.6
作者：
Hamayasu, Hideki;Miyao, Masashi;Kawai, Chihiro;Osamura, Toshio;Yamamoto, Akira;Minami, Hirozo;Abiru, Hitoshi;Tamaki, Keiji;Kotani, Hirokazu
通讯作者：
Kotani, Hirokazu