2023 Fiscal Year Final Research Report

Proposal of brain medical evidence for the continuation or surrender of driver's licenses for the elderly

Research Project

PDF

Project/Area Number	20H00267
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
Research Institution	Kochi University of Technology
Principal Investigator	Park Kaechang 高知工科大学, 地域連携機構, 客員教授 (60333514)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	吉田真一高知工科大学, 情報学群, 教授 (30334519) 沖田学高知工科大学, 地域連携機構, 客員研究員 (80816934) 繁桝博昭高知工科大学, 情報学群, 教授 (90447855) 山下典生岩手医科大学, 医歯薬総合研究所, 准教授 (90628455)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	MRI / 高齢ドライバー / 交通事故対策 / 白質病変 / 脳萎縮 / 灰白質脳部位
Outline of Final Research Achievements	We analyzed the relationship between safe driving skills and brain features (white matter lesion volume and brain atrophy) in elderly drivers at a driving school. White matter lesion volume in the parietal lobe was significantly correlated with a decline in driving skill scores when turning right, regardless of age, through a decline in dynamic visual recognition, while brain atrophy and white matter lesion volume in the occipital lobe caused the similar effect on driving skill during turning right without involving in dynamic visual recognition. Using large-scale MRI data from a brain checkup, we investigated the relationship between past traffic accident history and brain features using a machine learning battery, and obtained the precision and recall of prediction performance of traffic accidents due to brain factors. It was shown that MRI brain testing may be able to identify elderly drivers with poor driving skills or a high probability of causing traffic accidents in advance.
Free Research Field	交通工学、脳医科学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	高齢者の悲惨な交通事故が国家的喫緊課題となって久しいが、その有効な対策は未だ確立されていない。2060年までの約40年間、日本は高齢化率で世界のトップクラスを維持すると言われている。小手先ではなく、科学的に裏付けられた抜本的な日本の高齢者対策を世界が固唾をのんで見守っているのである。本研究により、MRIで計測可能な脳特徴量（脳萎縮と白質病変）から、交通事故や危険運転をする高齢ドライバーを事前に同定できる方法論を提唱することが可能になった。今後は、脳ドックで得られる聞き取り調査に加えて、実際の事故当事者から検証できれば、高齢ドライバー対策としてMRI事前判別法は大きな福音になるであろう。