構音障害を検知するAI技術の開発と重症度診断への臨床応用

• 研究課題/領域番号: 24K15176
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 滋賀医科大学
• 研究代表者: 高畑 翔吾 滋賀医科大学, 創発的研究センター, 特任助教 (30976783)
• 研究分担者: 福森 隆寛 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (60755817) ; 川見 員令 滋賀医科大学, 医学部, リハビリテーション部副技士長 (50998606) ; 辻 篤司 滋賀医科大学, 医学部, 非常勤講師 (70335173) ; 長尾 青空 滋賀医科大学, 医学部, 客員助教 (70994135)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: AI技術 / 脳卒中 / 構音障害 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

脳卒中の年間発症者数は約29万人であり、40%以上が10年以内に再発する。ただし早期に治療介入すれば、予後を改善することができる。本研究は発話音声データから、症状の1つである構音障害を検出することで、脳卒中発症を発見する要素技術の開発を目的とする。構音障害の特徴である声・構音・韻律の障害の異常を、深層学習モデルによって検出するアルゴリズムを開発する。さらに、重症度のスコア化を通じて、発症後に残存する構音障害の程度のモニタリングや、言語リハビリテーションの支援などの臨床応用につながることが期待される。