産後うつを簡易予測！手書きで利用可能な診断モデルを日本で開発：エコチル調査

本研究のポイント

　富山大学学術研究部医学系公衆衛生学講座の松村健太講師らのグループは、「子どもの健康と環境に関する全国調査（エコチル調査）」のデータを用い、持続型の産後うつを簡易に予測する意思決定ツリーモデルを開発しました。このモデルは、機械学習の一つである決定木（条件に基づいてリスクを分類するアルゴリズム）を活用して構築され、最大3つの質問で産後うつのリスクを判定できるという画期的な成果を達成しました。本研究で開発されたモデルは、簡易で直感的に利用できるため、リソースの限られた医療現場や保健センターでの実用性が高いだけでなく、母親にも負担が少なく、簡単に回答できる設計となっています。
　この研究成果は、精神医学系専門誌「Journal of Affective Disorders」に2025年1月15日に掲載されました（オンライン先行掲載：2024年10月9日）。

研究内容の詳細

産後うつを簡易予測！手書きで利用可能な診断モデルを日本で開発：エコチル調査[PDF, 937KB]

論文情報

論文名

Decision tree learning for predicting chronic postpartum depression in the Japan Environment and Children’s Study

著者

松村健太・浜崎景・笠松春花・𡈽田暁子・稲寺秀邦・JECSグループ

掲載誌

Journal of Affective Disorders（2025年1月15日掲載、369巻、643〜652ページ）

DOI

https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.10.034

お問い合わせ

富山大学 学術研究部医学系 公衆衛生学講座
講師 松村 健太

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