AIがパーキンソン病を早期発見する!?

元ヘビー級ボクシングチャンピオンのモハメド・アリ、バックトゥザフューチャーで一躍有名になった俳優、マイケル・J・フォックス、世界三大独裁者の一人、アドルフ・ヒトラー、この3人の共通点をご存知でしょうか?

この3人の偉人たちが共通して発症していた病気が、今回のトピックス、『パーキンソン病』です。

パーキンソン病を発症すると、脳から運動の調節指令を出しているドーパミンという物質が減少するため、運動障害を引き起こします。パーキンソン病が進行すると、最終的に身体が一人では全く動かせない状態となるため、介護が必要になる身体になってしまいます。

パーキンソン病の治療は現在、症状が出てからの進行を遅らせることはできるようになってきました。しかし、早期発見が非常に難しい病気で、未だに発見方法が確立されておりません。

音声データの重要性

 

パーキンソン病を検知するためのデータとして最も有力な情報は、音声データだと言われています。今までも、パーキンソン病がどれだけ進行しているかを判断する要素は、音声データを使用していました。その理由として、パーキンソン病の初期状態では、声が弱くなったり発話に障害が見られる例が多いことが挙げられます。そのため、パーキンソン病の検知には音声データが使われています。本論文においても変わらず、早期発見するデータとして音声が使われました。

その方法としてまず、音声データを、ニューラルネットワークの一分類である『多重パーセプトロン(MLP,Multilayer perceptron)』と、最近ではたんぱく質の構造予測や、音声認識などにも活用されているLSVM(Liner Support Vector Machine)というパターン認識を行う機械学習を組み合わせました。そこから、パーキンソン病であるかないかを診断し、今までの診断方法では明らかにできなかった早期的な発見の可能性を示しました。

 

今回の研究データは、今後のパーキンソン病患者の病気の進行を判断するうえではもちろんですが、早期発見する際の判断材料としても用いられると述べられていました。

 

 

今回はAIを用いた医療分野に関する論文をピックアップしました。

日本人でも、小説家の江戸川乱歩さん、太陽の塔でおなじみの岡本太郎さんなどが、パーキンソン病に発症していました。

今後の医療分野でもAIの発展が見込まれれば、今まで早期発見できなかった病気も発見でき、病気に苦しめられる人が一人でも減る世の中になっていくでしょう!!

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Parisi, Luca et al.(2018).Feature-driven machine learning to improve early diagnosis of Parkinson’s disease.EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS.

 

ライター:

株式会社wevnal Chatbot AI事業部 木村駿