「書く動作」からパーキンソン病を検知　AIで最高精度91％

順天堂大学、ゼブラ株式会社、株式会社アラヤの共同研究グループは、日常的な「書く」という動作からパーキンソン病を検知するAIモデルを構築しました。研究ではパーキンソン病患者50人と健常者50人がセンサー搭載ペンを使い、筆記や描画の課題を実施しました。AIで解析したところ、病気を見分けるうえで特に重要だったのは「筆圧」と「ペン角度」です。なかでも一画を書き終え、ペンを紙から離す際に筆圧が下がる動きに特徴が集中していました。8種類の課題を使ったモデルの精度は83％で、「2本の平行線の間に文章を書く」課題では最高91％に達しました。

パーキンソン病の診断では、専門医による症状の観察が重要ですが、筆記のような普段の動作を数値化できれば、診察を補う客観的な情報になる可能性があります。特に「書く」ことは特別な大型機器を必要とせず、繰り返し測定しやすい点も特徴です。将来的には、診断だけでなく経過観察や、筆圧・ペン角度を本人へフィードバックするリハビリへの応用も期待されています。ただし、今回の対象者は計100人で、91％という数字も特定の課題で得られた研究段階の精度です。実際の診断に利用するには、より多くの人を対象にした検証や、ほかの疾患との識別能力を確かめる研究が必要です。

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