アイトラッキング技術とAIを利用した認知症早期診断法の精度向上と実証研究

• Project/Area Number: 25K19008
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52010:General internal medicine-related
• Research Institution: Osaka Prefectural Hospital Organization, Osaka Psychitriac Medical Center (Osaka Psychiatric Researc
• Principal Investigator: 大萱生 茜 (大山茜) 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪精神医療センター(こころの科学リサーチセンター), こころの科学リサーチセンター, 特別研究員 (00858582)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 認知機能評価法 / 軽度認知障害 / アイトラッキング法 / スクリーニング法 / 予後予測

Outline of Research at the Start

認知症の診断に有効で簡便なスクリーニング法が存在しない。この課題を解決するため、申請者らは視線検出技術（アイトラッキング法）を利用した新しい認知機能評価法を独自に開発した。先行研究において本法の性能向上を行い、より早期の患者（軽度認知障害）に対する診断性能にも優れていることを実証した。本研究課題では、①軽度の認知機能障害をより高感度で検出するための視線情報に関する特徴量の同定、②この特徴量を利用した検査時間の更なる短時間化、③本法と既存の認知症体液バイオマーカーとの相関の検証、④AIモデルを用いた認知機能低下の予後予測、を行うことで本法の有用性を更に高め実用化を促進することを目指す。