AI活用診断、認知機能の低下を顔で見分ける

認知症は高齢化社会における深刻な問題の一つである。治療戦略においては早期診断がとても重要だが、認知症の診断のための検査はさまざまな制約を抱えている。たとえば、アミロイドPET(陽電子断層撮像)検査の費用は非常に高額であり、脳脊髄液の採取は侵襲的だ。

老化は全身的なプロセス、顔で判断する見た目年齢は余命、動脈硬化、骨粗鬆症の指標となる。先行論文には、見た目年齢が暦年齢よりも認知機能と強い相関を示すことが報告されているという。東京大学東京都健康長寿医療センター東大病院の共同研究グループは、AMED認知症研究開発事業の支援のもと、AI(人工知能)が認知機能の低下した患者と健常者の顔写真を見分けられることを世界で初めて示した。

東大病院老年病科で物忘れを訴える患者と、同大学高齢社会総合研究機構による柏スタディの参加者のうち同意が得られた人の正面・無表情写真を使い、認知機能低下を示す群(121名)と正常群(117名)をAIワークステーションで解析――。感度87.31%、特異度94.57%、正答率92.56%と高い弁別能を示した、AIモデルが算出したスコアは、年齢よりも認知機能のスコアに有意に強い相関を示したという。

さらに、年齢で2つのグループに分けて解析したところ、どちらの群でも良好な成績を収めることができたため、年齢の影響は少ないだろうと考えられる。AIワークステーションによる判断は顔のどの部分で行われているのかわかり難く、ブラックボックスの側面があるため、顔を上下で分けて解析したところ、どちらも良い成績だったが、顔の下半分のほうが少し良い成績を示した。

顔による認知症の早期発見は、非侵襲的で時間もかからない安価なスクリーニングとして期待されるという。研究グループはこの手法の実用化を目標に一層研究を深めていく構えで、今回の成果は米国科学誌Aging電子版で1月26日に発表される。