日本テクトシステムズ、音声AIでMCI判別精度を外部検証

日本テクトシステムズは、音声AIモデル「ONSEI Pro」の外部検証結果を発表しました。
東京慈恵会医科大学、昭和医科大学との共同研究で、158名のデータを分析しました。
認知的健常群とMCI・認知症群の判別で、AUC 0.936を達成しました。
研究成果は、国際学術誌『Alzheimer's Research & Therapy』に掲載されました。

記事の概要

検証対象は、モデル開発時とは異なる158名の日本語話者です。
認知的健常群とMCI・認知症群の判別でAUC 0.936、健常群とMCI群の判別でAUC 0.900を示しました。
AUCは判別モデルの性能指標で、1.0に近いほど高い精度を示します。
「ONSEI Pro」は、専門職の立ち会いなしで約2分の音声課題を実施できます。
課題は時間見当識、即時再生、遅延再生、スパン復唱、語想起などで構成されています。
時間見当識と即時再生だけの簡略モデルでも、全課題モデルに匹敵する精度を示しました。
簡略モデルは、開発に使っていない外部データでAUC 0.936を達成しました。
研究成果は『Alzheimer's Research & Therapy』に掲載され、AMEDの支援を受けて実施されました。

記事のポイント

1. 外部データで検証： 開発時と異なる158名を対象に、健常群とMCI・認知症群の判別でAUC 0.936を達成しました。
2. 約2分で自動判定： 専門職の立ち会いを必要とせず、スマートフォンで音声課題を約2分で実施できる設計です。
3. 遅延再生を省略： 時間見当識と即時再生のみの簡略モデルが、全課題モデルと同等の精度を示しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討の医療機関： 外部データでAUC 0.936を示したことで、専門職不足や受診の壁がある地域・在宅で、短時間の一次スクリーニングを組み込めるか検討しやすくなります。ただし診断ではない点を踏まえた運用設計が必要です。
• 地域・在宅ケア事業者： 約2分で専門職の立ち会いを要しないため、訪問・通所時の定期チェックや継続観察に組み込める可能性があります。導入時には、結果を医療機関への相談や受診につなぐ連携手順が求められそうです。
• 認知症領域の研究開発企業： 時間見当識と即時再生だけでも全課題モデルに匹敵したことは、検査時間を抑えた音声AI設計の選択肢になります。一方、日本語話者を対象とした横断研究のため、他言語や進行予測への展開には追加検証が必要です。

このニュースの背景

MCIは早期介入によって進行を遅らせることが期待される一方、初期症状が見過ごされやすい課題があります。
標準的な神経心理検査は専門職の手配や長い検査時間を要し、専門医の地域偏在や受診への心理的ハードルもあります。
発話の音響的特徴は認知機能を反映するデジタルバイオマーカーとして注目されていますが、従来の手法には長時間の発話録音が必要という課題がありました。

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