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センサーと人工知能で精神科疾患が診察できる!(page 2)

独自のアルゴリズムで治療効果予測や早期退院支援も

2016/11/16 04:00
大下 淳一=日経デジタルヘルス
出典: 日経メディカルOnline,2016年11月10日 , (記事は執筆時の情報に基づいており,現在では異なる場合があります)

患者の表情や声、会話内容を定量分析

 こうした状況にメスを入れるべく、岸本氏は機械学習(人工知能)というアプローチを使って、うつ病や認知症などの精神疾患の重症度評価に高い客観性を持たせる研究に取り組み始めた。それが、岸本氏らが2015年11月に新たに立ち上げた研究プロジェクト「PROMPT(Project for Objective Measures Using Computational Psychiatry)」だ。「ICTを活用した診療支援技術研究開発プロジェクト」という国家プロジェクトの1つに採択され、岸本氏が研究代表者を務める。プロジェクトには日本マイクロソフトやソフトバンク、オムロンなど7社が参加する。

 この研究では、診察時の患者の表情や声、話の内容などをカメラやマイクで集め、一定のルールに基づき、定量的なデータに変換する。その上で、精神疾患に特異的で、重症度や再発パターンをよく反映する指標を見出していく計画だ。

 この定量的なデータと症状や重症度などの指標との相関を解明するために使うのが、「機械学習」と呼ぶ手法だ。機械学習とは、多くの臨床データを元に、例えば症状と定量的な指標との関係をコンピューターに見出させることを指す。大量の臨床データに基づいて症状と指標の関係を導きだすことができる一方で、研究者の思い込みなどがないため、より客観的な診療アルゴリズムが作成できると期待されている。診察時だけでなく、患者の日常の活動量や睡眠のデータも解析に取り込む予定で、さまざまな角度から重症度や再発パターンを捉えられるものを目指すという。

 目標は、うつ病などに対する客観性を持った評価指標を作り、医師による診断を診察中にリアルタイムに支援するシステムを作ること。患者が診察室に入り医師と会話を交わしている間に、表情や声、話の内容をデータとして取り込み、そのデータを自動で解析。重症度などの評価結果を医師にフィードバックし、診断を支援する。そんな仕組みだ。

 患者の表情や声、話の内容は、どのような方法で定量的に分析するのか。その一端を見てみよう(図1)。

図1 精神科疾患の客観的評価指標をつくる(岸本氏の資料を基に本誌作成)
PROMPTでは、うつ病などの患者の表情や声、睡眠などを定量的なデータに変換して分析。重症度や再発のサインを客観的に評価できる機械学習システムの開発を目指している。図中の生活習慣に関するデータは患者が持つウエアラブル端末で収集する計画だ
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 患者の表情の分析には、オムロンが開発した「OKAO Vision」と呼ぶ画像センシング技術を使う。患者の様子をカメラで捉え、表情や視線の変化、まばたきのパターンなどを定量化して分析に使用する。声の分析では「声帯の震えや口の開き方、会話速度にうつ病などの傾向が表れる」(岸本氏)ことに着目。音声認識技術や人工知能を使って、マイクで集めた患者の声から声量や語彙数、会話速度、指示語などの特徴を分析する。そしてマイクロソフトの技術を使ってこれらの情報を統合的に解析し、重症度評価のアルゴリズムを作成する。

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