デジタルバイオマーカーとAIを基盤としたパーソナライズ型認知症予防プログラム開発

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高齢化に伴う認知症の急増が大きな社会負担となっている。認知症に対する早期介入の重要性が認識される一方で、現状の問題点として、①従来の認知機能検査（神経心理学検査）では軽度の認知機能障害の検出や介入後の効果判定が難しく時間がかかる点、②従来の介入方法（脳トレや運動療法）は画一的なものであり、対象者の認知機能障害の個別性が考慮されていない点、等が指摘されている。そこで、個々人の認知機能の状態に合わせて最適化された介入コンテンツを提供し、その効果を適時に評価して更にその内容を個別化・最適化するAI分析システムを構築することによって、認知症予防効果を個々人において最大化することが可能ではないかと着想した。従来の画一的な認知症予防法から脱却し、介入効果を個人レベルで最大化するための認知機能評価法（個別性の評価）と最適な介入メニューの選択（介入法の個別化）を行うための画期的なシステムの構築を目指す。認知症予防にデジタルバイオマーカーとデジタルセラピューティクスの概念を取り入れて実装することで、革新的なパーソナライズ型認知症予防プログラムを実現する。R4年度は、対話型AIロボットに搭載する認知機能評価プログラムのコンテンツ作成とその最適化、ロボットへの搭載と試用を行った。対話型AIロボット内で認知機能評価プログラムが想定通りに動作することを確認した。また、アイトラッキング認知機能評価法による軽度認知障害の検出感度についての検証を行った。アイトラッキング式認知機能評価によりMCI相当の軽度の認知機能低下を高感度に検出可能であることを確認した。