| 研究課題/領域番号 |
21K19741
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 新潟医療福祉大学 |
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研究代表者 |
能登 真一 新潟医療福祉大学, リハビリテーション学部, 教授 (00339954)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | アルツハイマー病 / AI / 音声 / 認知症 / 作業療法 / リハビリテーション / テレリハビリテーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，AIソフトを用いた高齢者の音声信号の解析によって，認知症の発症を予測したり，発症を予防するための認知トレーニングを電話を介した遠隔リハビリテーションとして開発しようとするものである．アルツハイマー病患者では音声信号に示されるスペクトラムが不規則になるという報告があり，そこに着目してAIソフトを開発し，そのスペクトラムを学習させる．そのAIを用いて高齢者と電話を通じた会話を行う過程で，さまざまな認知課題を提供し，音声信号のスペクトラムの分析から，認知症の予防と早期発見につなげるという実証実験を行う．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，AI（artificial intelligence；人工知能）を用いた高齢者の音声信号の
解析によって，認知症の発症を予測したり，発症を予防するための認知トレーニングを電
話を介した遠隔リハビリテーションとして開発しようとするものである．AIはアルツハイマー病患者の音声信号に示されるスペクトラム（energy modulation spectrum）を健常高齢者と比較して不規則になったところを抽出できるように学習させている．データの収集は認知症専門病院と有料老人ホームをフィールドとして自由会話，MMSE，HDS-Rを実施し，その過程の対象者の音声を録音した．現在までのところ，アルツハイマー病患者82名，健常高齢者73名のデータを収集し，音声の解析ならびにAIに学習をさせたが，その解析の結果，パワースペクトルの歪度（正規分布からどの程度歪んでいるか）と尖度（正規分布からどの程度尖っているか）に両群において差があることが発見された．今後は，AIの精度を高めるために，信頼性と妥当性の検証を行っていく予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
AI開発のための基礎的なデータの収集を終え，今後はその検証作業を残している状況であるため．
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| 今後の研究の推進方策 |
開発したAIの精度を高めるために，その検証作業を実施する．対象者は新たなアルツハイマー病患者と健常高齢者であり，それぞれ100名前後を目標にデータ収集を行う予定である．
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