機械学習による音声解析を用いた認知症のBPSD「予兆」段階の予測に関する研究

• Project/Area Number: 25K14364
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
• Research Institution: Nagoya Aoi University
• Principal Investigator: 木村 大介 名古屋葵大学, 医療科学部, 教授 (90513747)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 冨山 直輝 星城大学, リハビリテーション学部, 准教授 (00367872) ; 山田 和政 愛知医療学院大学, リハビリテーション学部, 教授 (20367866) ; 備前 宏紀 関西医療大学, 保健医療学部, 講師 (50828770)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: BPSD / 認知症 / 機械学習 / 音声データ

Outline of Research at the Start

認知症者の心理・行動障害（BPSD）は，苛々や不満がうっ積している「予兆」段階に様々な誘因が加わることで出現する．本研究では音声データに着目する．音声は刺激に対して過敏に反応せず，副交感神経性の迷走神経枝である反回神経の支配を受けるため，精神的変化を反映できる．つまり，音声は精神的変化を伴うBPSDの「出現」前の「予兆」を正確に予測できる可能性が高く，データ収集は簡便かつ短時間で可能である．音声データ解析によるBPSDの「予兆」を予測する試みは，BPSD予防戦略の新たな基盤になると期待される．