チャットボットとの会話と笑顔を用いたアルツハイマー病のデジタル検出
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Digital detection of Alzheimer's disease using smiles and conversations with a chatbot
雑誌名：Sci Rep. 2024 Nov 01; 14(1): 26309.
概 要：
超高齢社会において、認知症は重要な問題となっており、さまざまな分野での認知状態を効果的に評価するツールの必要性が高まっています。本研究では、チャットボットと人工知能を用いたアルツハイマー病（AD）の簡便で自動化されたスクリーニングツールの確立を目指しました。99人の健康な対照群（HCs）と93人のADまたは軽度認知障害（PwA）を持つ個人から得られた笑顔の画像と自然な会話の視覚・聴覚データを機械学習で分析しました。8つの顔の特徴と21の音の特徴のサブセットがPwAとHCsを高いAUROC（0.94±0.05）で区別しました。また、8つの顔の特徴と20の音の特徴のサブセットが認知テストのスコアを予測し、平均絶対誤差は5.78±0.08でした。これらの結果は、顔や聴覚データ単独または従来の画像描写タスクから得られたものよりも優れていました。
方 法：
本研究は、99人の健康な対照群と93人のADまたは軽度認知障害を持つ個人を対象にした機械学習を用いた研究です。笑顔の画像とチャットボットとの自然な会話から得られた視覚・聴覚データを分析し、8つの顔の特徴と21の音の特徴を用いてPwAとHCsを区別しました。主要評価指標はAUROCで、0.94±0.05を達成しました。
結 果：
8つの顔の特徴と21の音の特徴を用いたモデルは、PwAとHCsを高いAUROC（0.94±0.05）で区別しました。また、8つの顔の特徴と20の音の特徴を用いて認知テストのスコアを予測し、平均絶対誤差は5.78±0.08でした。これらの結果は、従来の手法よりも優れた性能を示しました。
結 論：
チャットボットとの会話を通じて得られた音声と顔のデータを組み合わせることで、アルツハイマー病のデジタル検出が可能であることが示されました。このモデルは、実生活のシナリオでの実用化が期待されます。