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

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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。