【東京大学】世界初、認知機能の低下を顔写真だけで見分けられるAIモデルを開発

近年、患者数が増加している認知症は早期に発見することが重要だと言われています。しかし、認知症の診断のための検査は費用が高価であったり、侵襲的であったりと、さまざまな制約があるものも多いため、簡単で非侵襲的、安価な認知症のスクリーニングが望まれています。

老化は全身的なプロセスのため、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ことが知られており、これまでに東京大学医学部附属病院の研究グループも、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を報告しています。そこで、東京大学医学部附属病院と東京都健康長寿医療センターの研究グループでは、人工知能（AI）を使い、顔の情報から認知機能低下を見つけ出すことができるかどうかを調べました。 

研究の内容は、参加者（※1）の表情のない正面顔写真を使い、認知機能低下を示す群（121名）と正常群（117名）の弁別ができるかどうかをAIワークステーションで解析。何種類か試した中で、最も良い成績を示したAIモデルは、感度87.31％、特異度94.57％、正答率92.56％という高い弁別能を示すことができました。AIモデルが算出するスコアは、年齢よりも認知機能のスコアに有意に強い相関を示しました（図1）。

図1

さらに年齢の影響を少なくするため、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ます。また、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かわかりづらく、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、どちらも良い成績でしたが、顔の下半分のほうが少し良い成績を示しました。

今回の研究は人数も限られているため、そのまますぐに応用ができるわけではありませんが、もっと多くの顔写真を集め、AIに学習させることができれば、将来的にAIを用いて顔で認知機能低下をスクリーニングすることができるようになるかもしれません。実用化を目指し、今後も研究を深めていく予定です。 

※1

東京大学医学部附属病院 老年病科を受診して物忘れを訴える患者、および同大学 高齢社会総合研究機構が実施している大規模高齢者コホート調査（※2）の参加者の中から同意を得た方

大規模高齢者コホート調査（柏スタディ）

2012年度から千葉県柏市在住の高齢者を対象に実施しており、健康状態、身体の構造と機能、活動、社会参加、心理及び認知機能等の精緻なデータ収集及び解析を行っています。

詳細は以下の外部リンクをご覧ください。 

https://www.h.u-tokyo.ac.jp/press/20210126.html