ジョージ・アンド・ショーン／日常的な生活データから認知症を早期に発見する研究成果

 

 

■採択論文の概要
論文名：『Dementia Scale Classification Based on Ubiquitous Daily Activity and Interaction Sensing』
(日本語訳：センシングデータを用いたユビキタスな日常活動およびインタラクションに基づく認知症スケール分類)
論文への詳細リンク：http://george-shaun.com/pdf/ACII2019_Proof.pdf

本研究では、主に「睡眠」、「会話」、「移動」の情報をセンシング機器から取得し、日常的な行動ログとして解析・分析を行うことで、認知症高齢者の固有行動を特定し、高齢者の認知症の早期特定、また、特定のペーパーテストや、医療ログを用いない利用者負担の低い検知方法を構成することを目的としています。本研究成果として、高齢者のロボットとの対話や睡眠センサーから得られる日常生活データに対して、認知症スクリーニングテスト(長谷川式認知症スケールテスト)と明らかな正相関を持っていることを論文内で発表しています。

※本論文で記載されている数値は2018年3月時点での実績データをもとに構成されており、現在はさらに精緻な分析により、最大95%程度の精度で認知症のスクリーニングをすることが実現されています。

今回採択を受けた『ACII 2019 Cambridge』(詳細注釈)は、感情の分析・モデル化に関する研究領域における世界最大規模の国際会議であり、コンピューティング技術で感情を分析することを目的としたものです。論文採択の背景として、認知症高齢者の特定行動を、日常的なライフログを活用したAI技術でモデル化することに成功した国際的にも先進的な事例としての評価を受けての採択となります。

 

■認知症予知検知が目指す姿と今後の展開
認知症高齢者の人数は現在でもすでに、450万人をこえ、2025年までには700万人と、65歳以上高齢者の約5人に1人が認知症になる時代と言われています。この問題は国内での問題だけにとどまらず、海外、特に欧米やアジア圏を中心に深刻な問題になりつつあります。

認知症、特にその前段階であるMCI(Mild Cognitive Impairment : 軽度認知障害)については、早期に検知することで運動や食事などの適切な対応により回復する可能性も示唆されており、日常生活の中からいかに早く気付くことができるかが重要とされています。ジョージ・アンド・ショーンでは本社会課題に対してこの認知症前段階である、MCI(Mild Cognitive Impairment : 軽度認知障害)に着目し、ライフログとAIを活用した早期検知のアルゴリズムの開発を続けてまいりました。

中期的には、これら検知された結果を経て、各人に合わせた改善の一助となるサービスを提供していくことを目指しています。高齢者の方が健康で長く生きていける都市づくりをしていくことをミッションとして、ジョージ・アンド・ショーンでは、高齢者認知症の社会課題解決に向けて、多くの提携事業者とともに健康寿命延伸のためのサービス開発を続けてまいります。

 

 

 

 

■ACIIについて

ACII(Affective Computing & Intelligent Interaction)は感情(Affective:アフェクティブ)分析コンピューティング分野における世界最大の国際会議です。主な研究テーマは人間の感情や情緒に関係するコンピューティングやサイエンスが対象となっています。
近年の研究では、人工知能研究の発展、また感情が関与する問題の多様性から、「人の感情をコンピュータで表現しようとする研究」、「表情、言語、心拍、呼吸などから人間の感情解析する人工知能を開発するための研究領域」、「感情、気分、態度、パーソナリティ等の感情的（アフェクティブ）な行動を感知、モデル化、表出することができる人工知能の研究」など、多様な研究成果が発表されています。

http://acii-conf.org/2019/

 
■北陸先端科学技術大学院大学　岡田研究室ホームページ
http://www.jaist.ac.jp/~okada-s/

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