筑波大学の新井哲明教授は人工知能（AI）の深層学習モデルを用いたデータ分析から、レビー小体型認知症者の固有の感情表現の変化を特定した。認知機能の低下や脳の萎縮との関連を世界で初めて成功したとしている。

レビー⼩体型認知症は、アルツハイマー型に次いで2番⽬に多い神経変性性認知症。他の認知症と⽐べて進⾏が早く、症状も多岐にわたるため⽣活の質の低下が著しい特徴がある。だが、鑑別診断を実施可能な施設や専⾨医が限られ、適切なケアを提供できていないという課題が存在する。そのため、疾患の早期発見につながる知見が求められている。

研究ではレビー⼩体型認知症27例、アルツハイマー型認知症76例および認知機能に障害のない⾼齢者49例の計152人から⾳声データを取得し、感情表現の程度を⽐較。AIの深層学習を用いたモデルにより、表現力を定量化した。

解析の結果、レビー⼩体型認知症の人はアルツハイマー群および健常群と⽐較し、よりネガティブで、落ち着いた⽅向へ感情表現が変化して表現性も減少すると発⾒した。また、その程度は、認知機能の低下と島⽪質の縮小と関連してした。

さらに、AIによる⾳声感情表現の変化の⾃動分析から、レビー⼩体型認知症者と他のグループを識別可能であることを⽰している。

研究グループは「本技術は、専⾨医や施設の限られるレビー⼩体型認知症に対し、⽇常的な場⾯で応⽤可能な鑑別⽀援の⼿段および臨床的・神経病理学的な変化に関する代理指標を提供するとともに、この疾患の早期発⾒および早期ケアの⼀助となる」とコメントしている。