| 研究課題/領域番号 |
20H00267
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分22:土木工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
朴 啓彰 高知工科大学, 地域連携機構, 客員教授 (60333514)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
44,980千円 (直接経費: 34,600千円、間接経費: 10,380千円)
2023年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2021年度: 12,090千円 (直接経費: 9,300千円、間接経費: 2,790千円)
2020年度: 19,240千円 (直接経費: 14,800千円、間接経費: 4,440千円)
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| キーワード | 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 / 事故対策 / MCI / 運転免許更新 / 認知機能 / 交通事故 / 高齢者 / 運転免許 / 実車運転 / 機械学習 / 実車運転評価 / 運転免許制度 / 免許更新 / 運転免許の継続・返納 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、認知機能検査が義務化されている75歳以上の高齢者講習受講者から、① 講習時での認知機能検査成績、教官による実車運転操作時の評価データ、実車運転操作時の車両データ（CANデータ）に加えて、新たに② 臨床医学用認知機能検査バッテリーデータ、事故や誤進入歴等のアンケート調査データ、脳MRIデータをマルチモダール学習データとして、高齢ドライバーの危険運転行動を高精度予測できる機械学習を開発する。さらに③高齢ドライバー支援を目的とした認知リハビリテーション介入を行う自動車運転外来から、経時的学習データを得て上記機械学習の検証作業を行う。
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| 研究成果の概要 |
高齢者ドライバーを対象に、自動車教習所内での安全運転技能と脳特徴量（白質病変容積値と脳萎縮度）の関係を分析した。頭頂葉の白質病変容積は動体視覚認知力の低下を介せず、一方、脳萎縮度と後頭葉の白質病変量は動体視覚認知力の低下を介して、右折時での運転技能スコアの低下と有意な相関を認めた。
脳ドックの大規模MRIデータから、過去の交通事故歴と脳特徴量との関係を機械学習バッテリから調べると、白質病変容積値と脳萎縮度を用いた交通事故の予測性能は高い的中率・適合率を示した。MRIによる脳内検査により、安全運転技能の低いあるいは交通事故を起こす可能性の高い高齢ドライバーを事前に判別できる可能性が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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