胎児心拍数陣痛図（EFM）は、胎児の状態をリアルタイムに評価する検査であり、分娩介入への有効性が示されてきた一方、その波形から分娩時低酸素状態の予防に繋げることは困難であった。このほど、米ペンシルベニア大学・ハーバード大学の共同研究チームは、胎児心拍数陣痛図データから、高い精度で胎児アシドーシスを予測するディープラーニングモデルを発表した。

AJOG（米国産婦人科学会誌）に掲載された同研究では、欠損データが30％未満かつ分娩前60分間のデータが存在し、臍帯動脈血pHとの対応が取れる10,182件のEFMデータを用いた。複数のモデルに...