認知症の検出と予後における説明可能なAI（xAI）の利用：スコーピングレビュー
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Use of explainable AI (xAI) in dementia detection and prognosis: a scoping review
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2026 Jan 16; 26(1): 43. doi: 10.1186/s12911-025-03279-y. Epub 2026 Jan 16.
概 要：
認知症は、世界中で数百万人に影響を及ぼす重大な健康問題であり、その早期診断は十分に探求されていません。本研究は、2014年以降に発表された研究からのデータを統合し、認知症の検出と予後における説明可能なAI（xAI）の利用状況を包括的にレビューすることを目的としています。415件の科学論文がスクリーニングされ、70件が詳細分析の対象となりました。多くの研究は、臨床検証なしで公的データセット（例：ADNI）に依存しており、xAIの実装における主要な制限や課題が特定されました。これにより、今後の研究に向けた貴重な洞察が提供されます。
方 法：
本研究は、PRISMA-ScRガイドラインに従った構造化された文献抽出プロセスを用いています。415件の科学論文がスクリーニングされ、70件が認知症の検出と予後におけるxAI技術の詳細分析に適格とされました。
結 果：
レビューの結果、最も広く使用されているツールやアプローチ、データの種類、xAIの実装における主要な制限や課題が特定されました。特に、多モーダルデータの統合の未活用、手法間での特徴重要度ランキングの不一致、視覚的説明の不正確さが指摘されました。
結 論：
xAIは認知症の検出と予後において重要な役割を果たす可能性がありますが、現在の研究ではその利用が十分ではなく、今後の研究において多モーダルデータの統合や手法の一貫性を高める必要があります。