電話での会話中にアルツハイマー病を検出するために機械学習アルゴリズムが使用される
マッキャンヘルスケアワールドワイドジャパン社（McCann Healthcare Worldwide Japan Inc.)の公衆衛生部門で働く研究者は、患者が電話で会話しているときにアルツハイマー病の検出に使用できる3つのアルゴリズムを作成しました。
該社のアルゴリズムとその有効性を概説した論文は、オープンアクセスの査読付き科学ジャーナルPLoS ONEに掲載されました。
世界的に研究努力がされているにもかかわらず、米国での約580万人を含む、世界中の何百万人もの人々に影響を与えるアルツハイマー病の治療法はまだありません。
しかし、医学研究者はその進行を遅らせることでの研究を進めています。そのため、病気を早期に特定することがますます重要になっています。
そのため科学者たちは、病気になる可能性のある人を予測する新しい方法を見つけることに注意を向けています。
この新しい取り組みにおいて、研究者たちは診断補助として機械学習に目を向けました。
以前の調査では、アルツハイマー病の初期の兆候のいくつかには、通常よりもゆっくり話すこと、そして、会話中、頻繁に会話が一時停止することがあります。
このような発話の問題を認識するために、すでにいくつかの作業研究が行われています。
日本の研究チームによる1つのプロジェクトでは、電話での会話を録音して調査し、発話が遅いか話が途切れるかといった、認知状態についての電話インタビューテスト（TICS-J）を使用しています。
この新しい研究で、研究者は電話での会話を聞いて分析する人間を、機械学習アルゴリズムを実行するコンピューターに置き換えました。
音声パターンを研究するために、3つの異なる機械学習アルゴリズムが設計されました。
日本で行われている認知症プログラムからの音声録音を使用して、アルツハイマー病の兆候を特定するようにテ―チングが行われました。
次に、他の音声録音を使用してアルゴリズムをテストしました。
研究者は、それらが平均してTICS-Jと同等、またはわずかに優れており、誤検知が反応がないことを発見しました。
研究者たちは、彼らのアルゴリズムを使用して、初期アルツハイマー病の検査のために、安価で入手しやすいタイプの検査として提供できることを示唆しています。
【以下のリンクより引用】
Machine-learning algorithms used to detect Alzheimer's during phone conversations
Medical Xpress