ユタ大学研究チームは、妊娠中の大気汚染物質複合曝露が早産リスクを高める可能性を示す論文を2026年付『Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology』に発表した。従来の大気質指標（AQI）は単一汚染物質の基準に基づいており、複合曝露の健康影響を見落とす懸念があるため、本研究は人工知能を活用した環境曝露解析の新たな枠組みを提示する。 ブレナ・ケリー主執筆者らは、2013年から2016年までのユタ州の高解像度大気データ（二酸化窒素、オゾン、PM2.5、気温）に対し、自己組織化地図による機械学習モデルを適用。約4万4,800人の初産婦の追跡調査と組み合わせて分析した結果、12種類の汚染物質クラスターを特定し、妊娠週ごとの早産リスクとの関連を定量評価した。その結果、妊娠第1四半期後半におけるオゾンとPM2.5の複合曝露が早期早産（妊娠34週未満）と最も強く相関することを明らかにした。具体的には妊娠11週目での曝露で早産リスクが53%上昇し、第9週から14週までの連続曝露では約3倍に増加した。 共同執筆者のミシェル・デビンク教授は、胎盤や循環器系の形成期である妊娠初期の曝露が炎症反応や胎盤機能障害を誘発し、早産や妊娠高血圧症候群のリスクを高める生理学的メカニズムを指摘する。本研究はDELPHIイニシアチブおよびユタ大学責任あるAIイニシアチブの支援により実施され、機械学習が複雑な環境健康問題の解決に有効であることを実証した。大気環境基準の再評価と公衆衛生政策の最適化へ向けた知見として、環境疫学・都市計画領域における実装が期待されている。