Development of a screening method for early stage of dementia using behavioral features

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H01084
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 59:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Arai Tetsuaki 筑波大学, 医学医療系, 教授 (90291145)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 喜代次 筑波大学, 体育系, 名誉教授 (50163514) ; 笹井 浩行 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (60733681) ; 西村 雅史 静岡大学, 情報学部, 教授 (60740363) ; 根本 清貴 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (80550152) ; 根本 みゆき 筑波大学, 医学医療系, 講師 (80754316)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 行動特徴 / 軽度認知障害 / アルツハイマー病 / 早期スクリーニング / バイオマーカー / AI / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study was to identify the behavioral features that correlate with various biomarkers and neuropsychological tests, and to develop a non-invasive and low-cost early screening method for dementia that can be used in both daily life and clinical settings. We constructed a screening model by using AI technology to extract and combine the features from behavioral data, including gait, speech and drawing, obtained from activities of daily living. The results showed that the cases with mild cognitive impairment and those with Alzheimer’s disease could be discriminated from healthy controls with a high accuracy of more than 90%.

Free Research Field

臨床精神医学、老年精神医学、神経病理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で得た、歩行、音声、描画などの行動特徴を用いたスクリーニング手法は、非侵襲的で安価な手段として、医療機関におけるAD及びMCIの早期発見に役立つだけでなく、多数例のスクリーニングが必要な疾患修飾薬等の新薬の治験の際にも力を発揮すると思われる。さらに、本手法は、地域の健康診断や介護予防教室などの専門家がいない環境においても、認知症の早期スクリーニングのツールとして利用できる可能性があり、今後の発展が期待できる。