ウェアラブル脳波に深層学習を適用した汎用的で高精度な認知症疾患識別技術の開発

• 研究課題/領域番号: 25K10813
• 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52030:精神神経科学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 畑 真弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (80816223)
• 研究分担者: 高橋 隼 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (10508021)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2028年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 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: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 脳波 / 認知症 / 神経生理学 / 人工知能 / AI

研究開始時の研究の概要

少子高齢化が進む本邦では認知症の的確な鑑別診断は喫緊の課題である。本研究では、安静時脳波を用いた認知症疾患を識別する深層学習モデルを発展させ、簡便かつ短時間で測定可能なウェアラブル脳波計のデータから認知症疾患を高精度に自動識別する技術を開発する。専門施設に依存せず、多様な現場で活用可能な汎用性の高いモデルの構築を通じて、認知症の早期診断と正確な診断に基づく個別最適な医療提供の実現を目指す。