阿尔茨海默病对语言功能也有影响，能否通过对话判断

庆应义塾大学8月8日宣布，开发成功了使用自然语言处理(NLP)的“会话型痴呆症诊断支援AI程序”。该研究是同大学医学部hills未来预防医疗健康共同研究讲座的岸本泰士郎特任教授等人和FRONTEO株式会社共同研究的结果。研究成果发表在《Scientific Reports》上。

在老龄化日益严重的日本，认知障碍患者的数量持续增加。根据厚生劳动省的统计，到2025年将达到730万人(约五分之一的老年人)，痴呆症的对策是日本重要的社会课题之一。认知障碍的诊断，通常是通过病历问诊、影像检查、测量记忆和计算能力等多项认知功能检查来进行。但是，这些检查专业性很强，存在进行检查的医务人员需要接受训练、花费时间等问题。

认知障碍会影响记忆力、注意力等各种功能，同时也会影响语言功能。因此，研究小组对自由对话进行了录音，并使用自然语言处理(NLP)技术进行研究，以判断是否患有痴呆症。

通过自由对话判断是否患有痴呆症的准确率为0.90

在这项研究中，我们转录了135名合作者共432次的对话，进行了语素和词类的分解、向量转换和机器学习。

结果，以精度0.90、灵敏度0.88、特异性0.92成功判定了痴呆症的患病程度。这个精度只要用3 ~ 5分钟的说话获得的词汇量就能实现。

开发的程序是基于老年人和医疗人员之间的自由对话内容来检测痴呆症，不需要进行记忆和计算等检查，就可以识别痴呆症。该技术可以避免因反复进行检查而导致被实验者记住检查内容而导致检查精度降低的“学习效果”，有望在筛选检查等领域实现实用化。

临床试验完成，正在进行药事批准。

基于研究成果，FRONTEO将于2021年4月~ 2022年3月，将同大医学部精神·神经科学教室的三村跃教授作为试验调整医生，将其命名为“会话型痴呆症诊断支援人工智能计划”作为人工智能医疗器械的实用化进行了临床试验。现在，根据该临床试验的结果，正在推进药事批准的过程。

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