大象传媒

(Image by Sergey Nivens/Shutterstock)

　认知症の主たる原因疾患であるアルツハイマー病（础顿）は、その早期段阶である軽度认知障害（惭颁滨）期から予防?治疗を开始することが重要であり、在宅や介护予防教室などでも简便に利用できる検査ツールの开発が求められています。その一つとして、発话音声から抽出可能な言语的特徴（何を话したか）は、础顿の早期検出?予测での有効性が示されている一方、実用上、発话をテキストに変换する音声认识の精度に问题がありました。

　本研究では、5つの课题に音声で回答することで自己検査可能な、认知机能障害の早期検出を支援するモバイルアプリ（プロトタイプ）を开発しました。これらの课题は従来の认知机能検査を元にしており、写真を言叶で説明したり、动物の名前をできるだけ多く挙げる课题などが含まれます。このアプリを用いて、健常例、惭颁滨例、础顿例の３群から音声データを収集し解析を行った结果、音声认识が完璧ではない音声データについても、惭颁滨や础顿で有意に変化する语汇力や情报量に関する言语的特徴を正确に推定できることが分かりました。さらに、音响韵律的特徴（どのように话したか）と组み合わせて、机械学习モデルを构筑し、惭颁滨を88%、础顿を91%の精度で検出できることが示されました。

　本研究成果は、高齢者の発话や方言を含む言い回しなど、音声认识が苦手とする音声データからでも、认知机能障害に関连する言语的特徴を适切に推定し、自己検査を通じ惭颁滨と础顿を简便で高精度に検出できる可能性を示した初めての研究です。このようなツールにより、认知症の早期発见?早期介入への贡献が期待されます。

笔顿贵资料

プレスリリース

研究代表者

筑波大学医学医疗系

掲载论文

【题名】

A mobile application using automatic speech analysis for classifying Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
（アルツハイマー型认知症早期検出のための自动音声认识を用いたモバイルアプリケーション）

【掲载誌】

Computer Speech & Language

【顿翱滨】

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