研究課題
若手研究
音声障害を聴覚的印象から4段階に分類するGRBAS尺度を人工知能(AI)により判定する研究を行い、この研究を基盤とし特徴的な音声障害(声帯麻痺・声門上狭窄・痙攣性発声障害など)について、AIで判別する研究を行った。また実臨床で簡単に利用するためにGRBAS尺度をAIにより判定するiPhoneアプリを作成、公開した。データが増えることでより高性能なAIを作成することが可能となるため、録音音声・録音法を統一したうえで、音声および診療データの集約を実際にいくつかの協力研究機関で開始している。
耳鼻咽喉科、音声
本研究ではAIで音声の質を評価できることを示したが、これは熟練した医師や言語聴覚士のようにもしくはそれ以上に音声から診断及び障害の客観的・定量的な評価ができる可能性を示す学術的意義があるものであった。またAIを用いた研究成果をスマートデバイスで使用可能とし、実際に臨床でAIによる音声障害の評価・診断支援を手軽に活かしていくためのための道筋をつけ、検診や救急、地域医療等への幅広い応用の可能性がひろがる社会的意義のある研究となった。