新しいデュアルタスクシステムを用いた神経認知疾患に対するAIベースの仮定モデルの臨床的意義
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：The clinical significance of an AI-based assumption model for neurocognitive diseases using a novel dual-task system
雑誌名：Sci Rep. 2025 Apr 22; 15(1): 13989.
概 要：
本研究は、歩行やステッピングタスクと認知タスクを組み合わせたデュアルタスクが、軽度認知障害や初期のアルツハイマー病などの神経認知障害の検出に有用であることを示しています。新たに開発したデュアルタスクシステムの出力値が診断ラベリング以外の臨床的意義を持つかを明らかにすることを目的としました。97名の神経認知障害群と249名の健常対照群を対象に、出力値と各種神経心理学的テストとの相関を評価しました。結果、出力値は複数のテストと有意な相関を示しましたが、MMSEはより広範な認知テストとの相関が強かったです。
方 法：
本研究は、回顧的横断研究で、アルツハイマー病、レビー小体型認知症、軽度認知障害の患者を対象に、過去のデュアルタスク実験に参加し、実験日から1年以内に全ての神経心理学的評価を受けた患者を含めました。出力値「y-value」と各神経心理学的テスト（MMSE、Addenbrook's Cognitive Examination、Logical Memory tests、Frontal Assessment Battery、digit span）との相関をピアソンの相関係数で評価し、ROC分析を実施しました。
結 果：
神経認知障害群には97名（アルツハイマー病42名、レビー小体型認知症11名、軽度認知障害44名）が含まれ、健常対照群には249名が参加しました。y-valueは複数のテストと有意な相関を示しましたが、MMSEは感度0.969、特異度0.912、AUCは0.981で、y-valueの0.934を上回りました。
結 論：
新しいAI駆動のデュアルタスクシステムは神経認知障害を予測する高い能力を持っていますが、その出力値の臨床的意義は神経認知障害のスクリーニングに限られ、認知機能の推定には適していません。臨床での使用時にはその限界を理解し、適切な使用シナリオを選択することが重要です。