この度、MCI・認知症を対象として大阪大学精神医学教室と実施した共同研究の成果に関する論文がアクセプトされ掲載されましたのでお知らせします。
低コストかつ簡易なパッチ式脳波計で取得した233名（健常者119名、患者114名）の脳波データを用いて、最先端のAI技術であるTransformerをベースとした深層学習AI モデルを開発しました。
健常高齢者と認知症関連疾患の患者の識別精度として、AUC=0.872、balanced accuracy=80.8%が達成され、パッチ式脳波計と深層学習AIモデルが、認知症関連疾患の患者の早期発見と識別のための実用的なツールとなる可能性を示唆する結果を得ました。
当社は、本研究成果をMCI・認知症の早期発見やリスク評価ツールとして活用し、ヘルスケア及び医療の両面から、認知症共生社会の実現、健康寿命の延伸に貢献できるよう事業活動を続けてまいります。
論文タイトル：
Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device
（携帯型脳波測定装置を用いた認知症の重症度鑑別と診断のための高精度深層学習モデル）
著者：M. Hata, T. Yanagisawa, B. Nyamradnaa, S. Yoshimoto, K. Ezure, M. Ikeda, et al.
掲載ジャーナル：Scientific Reports, Vol. 15, Article number : 26304 (July 20th, 2025)
DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-025-12526-1