人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00625
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: National Center of Neurology and Psychiatry
• Principal Investigator: 山下 祐一 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40584131)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 国里 愛彦 専修大学, 人間科学部, 教授 (30613856) ; 高村 真広 藤田医科大学, その他部局等, 准教授 (50720653) ; 片平 健太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60569218) ; 杉原 玄一 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (70402261) ; 村田 真悟 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (80778168)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

本研究は、精神疾患には統合失調症やうつ病など既存のカテゴリーによらない表現型があると捉えている。精神障害関連のビッグデータに対して、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで新規の精神障害表現型を明らかにし、これら相互の媒介メカニズムを深層学習で解析する。
計算論的精神医学に基づき、多次元、大量のデータから、機械学習で推定される潜在状態によって疾患を記述する考え方は理にかなっており、新規性・独創性が高い。実現できれば、精神障害の統合的理解と新しい診断体系の創出が期待され、学術的にも非常に重要である。