人工知能(AI)でうつ病を診断

現在のうつ病の診断は、アメリカ精神医学会によるDSM-5や、WHOによるICD-10などの国際疾病分類を参考にしながら、

  • 患者の自己申告
  • 医者の問診と観察

を基に、医者の経験を参考にしておこなわれています。

しかし、糖尿病や高血圧などのように一定の診断基準の数字がないため、患者の精神状態や医者の主観などによって判断が左右されやすく

ほとんどの疾患領域では、

  • 画像診断
  • バイオマーカー

などの客観的基準があるが、このような基準がない精神科の医療は遅れているといわれているのです。

慶応大学を中心とする研究グループは、

人工知能(AI)によるうつ病の診断技術を開発中で、

うつ病の客観的な診断や治療効果予測の上で大きな期待が寄せられています。

 

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うつ病の診断の問題点

うつ病の診断はにおいては、糖尿病や高血圧のように診断の基準になる数字というものがないため、ともすれば患者の精神状態や医師の主観に左右されないとも限りません。

現在のうつ病の診断は、アメリカ精神医学会によって作られた、DSM-5や、WHOによって作られたICD-10という国際疾病分類を参考にしながら、患者の症状にあわせ、精神科や心療内科の経験をも参考にして診断されています。

詳しく見る ⇒ うつ病の診断

 

しかし、

  1. 基準値がないから医者でなければ診断でない
  2. 時間とコストがかかる
  3. 被験者や評価者の主観に影響を受ける可能性がある

などのリスクもあるのです。

 

慶應義塾大学精神・神経科学教室の岸本泰士郎氏によれば、

 

現代医学においては、ほぼすべての疾患領域で、

  • 画像診断
  • バイオマーカ-

などの科学的で客観的な指標が存在するが、

うつ病などの精神科医療は医学の進歩から取り残されている

と指摘しています。

 

さらに、

精神科領域では、

  1. 診断
  2. 重症度の評価
  3. 治療開始後の効果判定

などあらゆる場面において、明確なエビデンスがないままに治療が行われている現状だというのです。

 

現在の、

アメリカ精神医学会によって作られた、DSM-5や、WHOによって作られたICD-10という国際疾病分類を用い、

  • 医師による観察
  • 患者自身の申告

を基にした疾患の重症度の評価において、判定基準はあいまいで、

 何個以上条件を満たせば「うつ病」と診断するというザックリとした判定

であるため、医師の主観や、診察時の患者の調子や気分によって評価が左右することもあるというのです。

 

さらに、

治療効果の判定においても、

重症度を評価する基準に客観性が少ないことから、

  • 治療開始時期の判断
  • 治療効果の判定

も客観的に判断しにくく、

 何となく効いていそう

という感覚だけを頼りに治療をおこなっているのが現状なのだそうです。

 

そして、さらに深刻なのは、

 臨床試験で有効性の判定が難しいため多くの製薬企業が精神科領域から撤退する動き

があるというのです。

新薬開発における臨床試験で、客観的にプラセボを上回る効果を示すのが難しのだそうです。

 


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AI(人工知能)でうつ病を診断

独立行政法人・経済産業研究所は音声でうつ病を診断する方法を開発中で、海外では写真を使ってうつ病の再発を予測するシステムなども開発中です。

日経メディカルOnline(2016年11月10日)によれば、

慶應義塾大学精神・神経科学教室の岸本泰士郎氏らの研究グループは、日本マイクロソフト、ソフトバンク、オムロンなど7つの企業と共同で、

 人工知能(AI)を使った、うつ病や認知症などの重症度評価システム

を開発中だということが明らかになりました。

 

この研究では、

  1. 患者の表情や声、話の内容などをカメラやマイクで集め、
  2. 一定のルールに基づき定量的なデータに変換

することによって、

精神疾患に特異的で、重症度や再発パターンをよく反映する指標を見出す

計画なのです。

さらに、

診察時だけでなく、

ウエアラブル端末によって、

  • 患者の日常の活動量
  • 患者の睡眠のデータ

もデータ解析に盛り込むことで多角的に精神疾患の重症度や再発パターンを判定する指標を見つけだして、

医者が患者を診察している間に、患者の会話や表情や声、話の内容をデータとして取り込みんでデータを自動解析して、

うつ病などを客観的に評価して、医師の診断をサポートするシステムを構築するのだそうです。

慶応大学が人工知能(AI)でうつ病を診断を開発中

今年の春から、うつ病や双極性障害などの患者を対象に、実証研究を開始ており、今後は1,000組以上のデータを収集して、2018年度末までに、評価アルゴリズムとそれを利用した診断支援システムを完成させる計画だそうです。

 


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