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Development of diagnosis support system for Parkinson's disease by voice analysis

Research Project

Project/Area Number 21K07428
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52020:Neurology-related
Research InstitutionFujita Health University

Principal Investigator

Ito Shinji  藤田医科大学, 医学部, 教授 (40572079)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 渡辺 宏久  藤田医科大学, 医学部, 教授 (10378177)
加藤 昇平  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywordsパーキンソン病 / 音声解析 / 人工知能 / 機械学習 / 診断支援システム / 発話特徴 / 早期診断 / 遠隔医療
Outline of Research at the Start

パーキンソン病(PD)は高齢者の移動困難を来す代表的な神経難病である。診断は脳神経内科専門医による運動緩慢、筋強剛、振戦などの診察や、画像検査、L-ドパの治療効果判定などにより行われる。一方、頸椎症、脳梗塞、関節障害等の他疾患や、加齢のみでも類似の症状を来すため、プライマリ・ケア医が早期PDに気づきにくい、あるいはPDでないのにL-ドパなどの治療薬が投与されている症例が存在する。そこでこの研究では、プライマリ・ケア医が簡便にPDの可能性に気づき、専門医に紹介できるシステムとして、人工知能や機械学習を用いて、PD患者の音声・発話を解析し、PDに特徴的な早期の音声変化を適切に評価する診断支援システムの確立を目指す。

Outline of Final Research Achievements

Parkinson's disease (PD) is a common disease affecting people aged 65 and older, with a prevalence of approximately 1 in 100 people, and drug therapy since the early stage of the disease is effective. To facilitate early diagnosis at primary medical institutions and early treatment based on differential diagnosis by neurologists, we built a system that uses AI to capture speech characteristics specific to PD. We established a method to distinguish between PD and healthy subject with an F-value of 0.906 using only speech of 3 everyday words from 116 PD patients and 94 healthy subjects collected in the registry of the department of neurology at our hospital. Furthermore, we have been detected differences in the speech characteristics between PD, PD-related diseases, and healthy subjects. In addition, we established a basis for clarifying the correlation between motor symptoms, cognitive function, autonomic dysorder, various biomarkers, etc. and speech characteristics in PD.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では専門的な診察手技や、複雑・高価な機器を要さず収集・評価できる”音声”を用いて、早期にPDの可能性に気づき、健常者との鑑別に役立つ簡便な診断補助システムを構築した。またPDとPD関連疾患との鑑別における有用性も示された。今後さらにPD患者の歩行や日常動作における運動障害悪化や、認知障害進行に伴う音声変化の特徴を捉えうる見込みで、地域医療機関からの音声情報のfeedbackが、専門医による治療強化時機の把握に役立つ可能性がある。さらに音声解析という簡便な手法は、地域の現場において医師、看護師、療法士及び介護従事者を含む全ての関連職種間で有用な診療情報を共有するモデルを提示した。

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (2 results)

All 2023

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] 関連疾患を考慮した少音読課題の発話解析に基づくパーキンソン病検出2023

    • Author(s)
      伊藤 有生
    • Organizer
      第62回日本生体医工学会大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 疾患サブタイプを考慮したアンサンブル学習に基づく少音読課題音声からのパーキンソン病検出2023

    • Author(s)
      伊藤 有生
    • Organizer
      第85回情報処理学会全国大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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