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睡眠データにより認知症傾向を推定する技術を発表、社会課題となった認知症予知検知の未来

2024.02.03

2022年4月に国際論文誌「IEEE Access」へ採択された論文からの継続研究

高齢者認知機能推定AI「Cognivida」を用いたヘルスケアサービスを提供しているジョージ・アンド・ショーンと北陸先端科学技術大学院大学(以下JAIST) 岡田研究室が共同研究を行なう、ベッドセンサを用いた睡眠データより認知症傾向を推定する技術に関する研究成果(※1)が、IEEE(※2)の公式サイトに公開された。
※1 「Dementia Scale Classification with Sequential Model from Sleep Activity Data(睡眠活動データからのSequential<系列>モデルによる認知症スケール分類)」
※2 米国電子電気学会。IEEEE(アイ・トリプル・イー)はInstitute of Electrical and Electronics Engineers の略で、米国公益法人法で公益法人に指定されている。人類社会の有益な技術革新に貢献する世界最大の専門家組織で、世界160か国以上に会員数は40万人を超える。

本共同研究成果は2023年7月にシドニーで開催された生体医工学分野における世界最大規模の学会「45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2023 (以下、IEEE EMBC 2023)※」に論文として採択され、同学会で開催されたセッション<Biomedical Signal Processings>にて登壇発表を行なっている。
※「IEEE EMBC」は、IEEEが開催する医療支援・ヘルスケアのための生体工学、脳科学、医療情報システムを含む研究開発成果が発表される世界最大規模の国際会議

2022年4月に国際論文誌「IEEE Access」へ採択された論文から継続研究を行なった論文となり、睡眠から認知症高齢者の特定行動を抽出する方法の有用性に関する評価を受けての採択となった。

研究背景

両者は現在までに、高齢者福祉施設や実験参加者の協力の下、日常行動と認知症傾向の間の関係を分析・モデル化する研究を行ってきた。

今回、認知症傾向の高齢者に見られる特徴である、睡眠パターンの変化、睡眠の不規則性に着目し、睡眠行動からの認知症推定方法を提案。 体動・心拍等を計測・推定する機構を備えたベッドセンサにより睡眠中の行動・生体活動に関する特徴を取得し、睡眠行動の時系列性を考慮した機械学習方法であるLSTMに基づいて認知症傾向の有無を推定する。

まだ精度向上の余地はあるものの、比較的簡便なベッドセンサのみを用いて取得した睡眠行動データより認知症傾向を推定できる可能性を示しており、今後の発展が期待できるという。

認知症予知検知が目指す姿と今後の展開

高齢化は世界各国の課題だが、特に欧米やアジア圏を中心に深刻な問題だ。日本では既に超高齢化社会へ急進しており、国全体における大きな社会課題でもある。

実際、2012年における認知症有病者数は462万人となり、2040年には約2倍の953万人、2060年には1,154万人になると予測されている。割合でみると、65歳以上のうち認知症を発症している人は15%だが、2025年には20%を超え65歳以上の4人に1人が発病、2060年には3人に1人が発病すると予測されている。

一方、認知症、特にその前段階であるMCI(Mild Cognitive Impairment : 軽度認知障害)は、早期に検知することで回復する可能性が示唆されている。

G&SはMCI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継続して行なっており、中期的には、検知された結果を経て、日常生活の中からの早期発見・気づきに寄与できる各人に合わせた改善の一助となるサービスの提供を目指している。

同社は「高齢者の方が健康で長く、安心して暮らせる都市づくりをしていくことをミッションとして、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」とコメントしている。

関連情報
https://george-shaun.com/

構成/清水眞希

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