説明可能な人工知能を用いた認知症患者の構造的脳異常の個別化特徴付けの構築
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2025年10月24日
タイトル：Constructing personalized characterizations of structural brain aberrations in patients with dementia using explainable artificial intelligence.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2024 May 02; 7(1): 110. doi: 10.1038/s41746-024-01123-7.
概 要：
本研究は、構造的脳スキャンを用いて認知症患者と健康な対照群を区別するために畳み込みニューラルネットワークを訓練し、モデルの予測に対する個別レベルの説明を得るために層ごとの関連性伝播を適用しました。モデルが認識した偏差は、認知症における構造的脳異常に関する既存の知識と一致することを示しました。軽度認知障害の患者の縦断的データセットを用いて、空間的に豊かな説明が認知症への移行予測を補完し、個々の脳における病気の生物学的現れを特徴付けるのに役立つことを示しました。この研究は、精密医療における説明可能な人工知能の臨床的可能性を示しています。
方 法：
この研究では、構造的脳スキャンデータを用いたコホート研究を実施し、畳み込みニューラルネットワークを訓練しました。モデルの予測に対する説明を得るために層ごとの関連性伝播を使用しました。軽度認知障害の患者を対象にした縦断的データセットを用いて、認知症への移行予測を行いました。
結 果：
モデルは、認知症患者と健康な対照群を高精度で区別し、認知症に関連する構造的脳異常を認識しました。空間的な説明は、認知症への移行予測を補完し、個々の脳における病気の生物学的現れを特徴付けるのに寄与しました。
結 論：
説明可能な人工知能は、認知症の個別化された特徴付けを可能にし、精密医療における臨床的応用の可能性を示しました。