2021 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を用いた顔・会話・行動からの早期認知症診断ツールの開発
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20K07778
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
亀山 祐美 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60505882)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 友規 東京大学, 高齢社会総合研究機構, 特任研究員 (30750343)
小島 太郎 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (40401111)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | AI / 見た目年齢 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医師・心理士10名による顔の見た目年齢が暦年齢よりも認知機能と強い相関を示しており (Umeda-Kameyama et al. Geriatr Gerontrol Int 2020)、人の目では見極められないような部分を判断してくれるだろうAIを用いて、約9割の正解率で高齢者の顔写真から認知機能低下を見分ける研究報告（Umeda-Kameyama, et.al., Aging (Albany NY). 2021;13:1765-1772.）をしました。
今年度既存のAIモデルを用いた検討も行いました。人判定見た目とMicrosoft azure face APIはかなり良い相関を示しました。人判定見た目は、暦年齢よりも認知機能とよい相関を示したが、azure face APIの成績は、暦年齢に及びませんでした。azure face APIは、20歳ほど若く判定され東洋人の判定が苦手、また、最大値が74であり高齢者の判定が苦手の可能性が考えられます。また、先の人判定見た目年齢も、最低10人の判定が必要であり、人数を減らすとうまくいきませんでした。たった一つのAIで見た目年齢を正しく判断することは難しいのかもしれません。
2021年度は、東京大学高齢社会総合研究機構の柏コホートで1000名以上の健常高齢者の認知機能検査と顔写真が集められました。本結果については特許申請を予定しております。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
音声からのAIによる認知症判定研究は止まっている。
理由は、防音室での心理検査、日常会話の録音を予定していたが、1時間以上換気ができないため、感染対策上、実施できていないため。
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| Strategy for Future Research Activity |
顔写真をさらに集めるために、高齢者の運転免許証の更新の際の認知機能検査試験場に出向き、顔写真をさらに集める予定です。
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| Causes of Carryover |
予定していた海外や国内の学会がオンライン参加だったため、次年度の研究費用にまわしました。
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Research Products
(3 results)
