Developing AI technology for the detection and severity diagnosis of a dysarthria and its clinical application.

• Project/Area Number: 24K15176
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Shiga University of Medical Science
• Principal Investigator: 高畑 翔吾 滋賀医科大学, 創発的研究センター, 特任助教 (30976783)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 福森 隆寛 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (60755817) ; 川見 員令 滋賀医科大学, 医学部, リハビリテーション部副技士長 (50998606) ; 辻 篤司 滋賀医科大学, 医学部, 非常勤講師 (70335173) ; 長尾 青空 滋賀医科大学, 医学部, 客員助教 (70994135)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: AI技術 / 脳卒中 / 構音障害 / 深層学習

Outline of Research at the Start

脳卒中の年間発症者数は約29万人であり、40%以上が10年以内に再発する。ただし早期に治療介入すれば、予後を改善することができる。本研究は発話音声データから、症状の1つである構音障害を検出することで、脳卒中発症を発見する要素技術の開発を目的とする。構音障害の特徴である声・構音・韻律の障害の異常を、深層学習モデルによって検出するアルゴリズムを開発する。さらに、重症度のスコア化を通じて、発症後に残存する構音障害の程度のモニタリングや、言語リハビリテーションの支援などの臨床応用につながることが期待される。