自然言語処理を用いた未診断のレビー小体型認知症の可能性がある人々の特定
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Identifying people with potentially undiagnosed dementia with Lewy bodies using natural language processing.
雑誌名：NPJ Aging. 2025 Jul 18; 11(1): 68.
概 要：
本研究は、自然言語処理（NLP）を用いてレビー小体型認知症（DLB）の核心的特徴を検出し、アルツハイマー病（AD）またはDLBと診断された患者の大規模データベースに適用することを目的としています。14,329人の患者のうち、4.3%がDLBと診断され、95.7%がADによる認知症とされました。DLBの核心的特徴はADによる認知症よりも有意に多く見られ、ADによる認知症患者の18.7%が2つ以上のDLBの核心的特徴を持っていました。NLPの応用により、定期的に収集されたデータからDLBの核心的特徴を特定できる可能性が示されました。
方 法：
本研究では、自然言語処理アルゴリズムを使用して、レビー小体型認知症の核心的特徴を検出しました。対象は、アルツハイマー病またはDLBと診断された患者の大規模データベースで、合計14,329人の患者が含まれています。データの分析により、DLBとADによる認知症の比較が行われました。
結 果：
DLBの核心的特徴はADによる認知症よりも有意に多く見られ、ADによる認知症患者の18.7%が2つ以上のDLBの核心的特徴を持っていることが確認されました。全体の4.3%がDLBと診断され、残りの95.7%がADによる認知症とされました。
結 論：
自然言語処理は、定期的に収集されたデータからレビー小体型認知症の核心的特徴を特定するのに役立つ可能性があります。ADによる認知症患者の約5人に1人がDLBの診断基準を満たす可能性があり、未診断の患者を特定するための有用な手段となるでしょう。