眼球追跡技術と仮想現実を用いた携帯型効率的認知症スクリーニングツール
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：A portable and efficient dementia screening tool using eye tracking machine learning and virtual reality.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2024 Aug 22; 7(1): 219. doi: 10.1038/s41746-024-01206-5. Epub 2024 Aug 22.
概 要：
この研究は、認知症の早期スクリーニングを目的としたVR眼球追跡認知評価ツール（VECA）を開発しました。従来のアルツハイマー病の診断バイオマーカーはコストや侵襲性が課題であり、軽度認知障害（MCI）の特定にはモントリオール認知評価（MoCA）が用いられていますが、大規模スクリーニングには不向きです。VECAは、眼球追跡技術と機械学習、仮想現実を組み合わせた非侵襲的かつ効率的なツールで、201人の参加者から得たデータを用いてMCIを予測しました。モデルはMoCAスコアとの高い相関（0.9）を示し、感度88.5%、特異度83%で認知障害を特定しました。
方 法：
本研究は、201人の参加者を対象にしたコホート研究です。参加者は深圳宝安慢性病院から集められ、VRヘッドセットを使用して眼球追跡データを取得しました。機械学習のサポートベクタ回帰モデルを用いてMoCAスコアを予測し、異なる教育背景における認知障害を分類しました。
結 果：
VECAはMoCAスコアとの相関が0.9であり、基準モデルを大きく上回る性能を示しました。認知障害を特定するための最適なカットオフスコアを設定し、感度88.5%、特異度83%を達成しました。
結 論：
VECAは、眼球追跡技術、機械学習、仮想現実を統合した携帯型で効率的な認知症スクリーニングツールとしての可能性を示しており、認知健康評価における新たなアプローチを提供します。