2020 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を用いた顔・会話・行動からの早期認知症診断ツールの開発
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20K07778
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
亀山 祐美 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (60505882)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 友規 東京大学, 高齢社会総合研究機構, 特任研究員 (30750343)
小島 太郎 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (40401111)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | AI / 顔写真 / 認知機能低下 / 音声 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
東京大学医学部附属病院 老年病科を受診して物忘れを訴える患者、および同大学 高齢社会総合研究機構が実施している大規模高齢者コホート調査（柏スタディ）の参加者の中から同意を得た方の正面の表情のない顔写真を使い、認知機能低下を示す群（121名）と正常群（117名）の弁別ができるかどうかについて、AIワークステーションで解析しました。何種類か試した中で最もよい成績を示したAIモデルは、感度87.31%、特異度94.57%、正答率92.56%と高い弁別能を示すことができました。AIモデルが算出するスコアは、年齢よりも認知機能のスコアに有意に強い相関を示しました。さらに、年齢の影響を少なくするため、年齢で2つのグループに分けて解析したところ、どちらの群でも良好な成績を収めることができたため、年齢の影響は少ないだろうと考えられます。また、AIワークステーションによる判断は顔のどの部分で行われているのかわかりづらく、ブラックボックスの側面があるため、顔を上下で分けて解析したところ、どちらも良い成績でしたが、顔の下半分のほうが少し良い成績を示しました。
本研究は、2021年1月26日に米国科学誌Aging（Albany, NY）に掲載されました。
令和2年度は、新型コロナ感染拡大の影響で、予定していた大規模高齢者コホート調査が延期となりデータが集められませんでしたが、音声データ収集についての倫理審査が承認され、研究開始のスタートアップミーティングを行いました。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナ感染拡大のため、大規模高齢者コホート調査が行われなかったり、東大病院老年病科を受診中の患者さんの受診や検査協力が得られなかったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナ感染対策をとり、顔写真、音声のデータの集積をすすめてゆきます。
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| Causes of Carryover |
大規模高齢者コホート調査が新型コロナ感染拡大で次年度に延期となり、次年度の使用額が増えるため、人件費として繰り越しました。
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