| 研究課題/領域番号 |
21K07428
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52020:神経内科学関連
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| 研究機関 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
伊藤 信二 藤田医科大学, 医学部, 教授 (40572079)
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| 研究分担者 |
渡辺 宏久 藤田医科大学, 医学部, 教授 (10378177)
加藤 昇平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | パーキンソン病 / 音声解析 / 人工知能 / 機械学習 / 診断支援システム / 発話特徴 / 早期診断 / 遠隔医療 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
パーキンソン病(PD)は高齢者の移動困難を来す代表的な神経難病である。診断は脳神経内科専門医による運動緩慢、筋強剛、振戦などの診察や、画像検査、L-ドパの治療効果判定などにより行われる。一方、頸椎症、脳梗塞、関節障害等の他疾患や、加齢のみでも類似の症状を来すため、プライマリ・ケア医が早期PDに気づきにくい、あるいはPDでないのにL-ドパなどの治療薬が投与されている症例が存在する。そこでこの研究では、プライマリ・ケア医が簡便にPDの可能性に気づき、専門医に紹介できるシステムとして、人工知能や機械学習を用いて、PD患者の音声・発話を解析し、PDに特徴的な早期の音声変化を適切に評価する診断支援システムの確立を目指す。
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| 研究成果の概要 |
パーキンソン病（PD）は65歳以上の有病率が約100人に1人と高頻度で、薬物療法が有効な疾患である、地域医療機関で初期診断を簡便に行い、脳神経内科専門医による鑑別診断・早期治療に円滑に繋ぐ手段として、PD特有の発話特徴をAIを用いて捉えるシステムを確立した。即ち本学脳神経内科のレジストリに集積したPD患者116名、健常者94名から、日常的な3単語の発話のみでF値0.906で両者を鑑別する手法を確立し、さらにPD、PD関連疾患及び健常者の相互の発話特徴の違いを検出し得た。またPDにおいては運動症状、認知機能、自律神経機能、生化学的バイオマーカー等と発話特徴との相関を明らかにする基礎を確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では専門的な診察手技や、複雑・高価な機器を要さず収集・評価できる”音声”を用いて、早期にPDの可能性に気づき、健常者との鑑別に役立つ簡便な診断補助システムを構築した。またPDとPD関連疾患との鑑別における有用性も示された。今後さらにPD患者の歩行や日常動作における運動障害悪化や、認知障害進行に伴う音声変化の特徴を捉えうる見込みで、地域医療機関からの音声情報のfeedbackが、専門医による治療強化時機の把握に役立つ可能性がある。さらに音声解析という簡便な手法は、地域の現場において医師、看護師、療法士及び介護従事者を含む全ての関連職種間で有用な診療情報を共有するモデルを提示した。
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