筆記データとAIでパーキンソン病を検出へ

ゼブラ、順天堂大学、アラヤは、日常の「書く」動作からパーキンソン病の兆候を捉える基礎研究を発表しました。速度、角度、筆圧、時間を測れるセンサー搭載ペンを使い、患者50人と同年代の健常者50人が15種類の筆記・描画課題に取り組みました。

AIは一画ごとの動きを、書き始め、安定して書く部分、書き終わりの3段階に分けて解析しました。その結果、筆圧とペン角度が病気を識別する重要な特徴となり、特にペンを紙から離す直前の動きに違いが集まりました。8課題全体の検出精度は83％で、2本の平行線の間に文章を書く課題では91％でした。

この研究は、専門医の診察に代わるものではありませんが、自宅や地域医療で使える簡便な確認方法につながる可能性があります。書字の変化を客観的に記録できれば、早期受診のきっかけや症状の経過確認、将来のリハビリ支援にも役立つと期待されます。一方、対象者は合計100人であり、実用化にはより多くの人を対象とした検証が必要です。

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