Determining the timing of delivery based on analysis of cardiotocogram using artificial intelligence

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胎児心拍数陣痛図（CTG）の機械的波形解析に向け、まず胎児心拍の基線の同定を移動平均を用いて算出した。また一過性徐脈の判定は定められた基線から5bpm以上の心拍の減少があったと定義し、解析を行った。その結果として、臨床的に意義の無い少しの基線の変動も一過性徐脈と判定されることが多いことと、遅発一過性徐脈のように基線からの変化は少しではあるが臨床的意義の大きい一過性徐脈が見落されるという2つの問題点があることが分かった。そのため、上記の基線からの減少量を検出する方法（従来法）と他の方法を組み合わせることで一過性徐脈の偽陰性率および偽陽性率を下げることを試みた。従来法と異なるCTG解析として変化点検出法を用いることとした。変化点検出法はBayesian online法、Rupture PELT法、Change finder法の3種類を用いることとし、20例のCTGを、それぞれ、産婦人科専門医の読影結果と従来法での検出と比較したところ、Rupture PELT法において従来法で検出できなかった遅発一過性徐脈を検出し、かつ、検出した部分は産婦人科専門医の読影した遅発一過性徐脈の部分と概ね一致する部分であった。ただし、課題として機械的に検出された一過性徐脈と産婦人科専門医が読影した一過性徐脈の開始および終了時点が異なると、一致率の評価の際に正しい判定を行うことができないため、評価法についても検討が必要である。今後の方針として、変化点検出法の偽陽性率と偽陰性率を更に下げるためのアルゴリズムを作成し、多くのCTGを機械学習させるべく読み込む予定である。