新研究:高齢者の自然な会話から認知症の初期兆候を検出する方法

読了時間: 2 分
によって Maria Sanchez
-
音声の波形に脳と話し声の吹き出しが重なっている

TokyoNUSとNUS医学部の研究者たちは、年配のシンガポール人の会話から認知症の初期兆候を発見しました。彼らは正常な認知機能を持つ高齢者と軽度認知障害(MCI)を持つ高齢者の会話を調査しました。研究の結果、記憶に関連したMCIを持つ高齢者は、アルツハイマー病患者に見られるパターンに似た、より少ない数の簡単な名詞を使用することが分かりました。

シンガポールの多言語環境がこの研究を可能にしました。国立大学のバオ・ジーミン教授は、以前の研究ではデータセットが小さく、テストやインタビューを用いていたと指摘しています。しかし、今回の研究では代わりに自然な会話を対象としています。これにより、スピーチデータを収集し研究するより実践的な方法が取られました。

この研究の主要なポイントは以下の通りです。参加者は60代と70代のシンガポールの高齢者で、うち半数は認知機能が健康でした。残りの半数は軽度認知障害(MCI)を抱えていました。参加者は自由に20分間の会話を行い、その録音は単語数と単語の具体性を分析するために文字起こしされました。

この研究には148人の高齢者が参加しました。参加者の半数は健康で、残り半分は軽度認知障害(MCI)を持っていました。MCIの中では、38人が記憶関連の問題を抱える「記憶障害型MCI」であり、36人がその他の認知問題を抱える「非記憶障害型MCI」でした。記憶障害型MCIはアルツハイマー病に進行する可能性が高く、非記憶障害型MCIは他の種類の認知症に移行することがあります。

この研究では、基本的なオフィス環境で音声データが収集されました。参加者たちは、仕事、退職、家庭生活、社会問題といったさまざまな話題について話し合いました。分析の結果、健忘性軽度認知障害(MCI)を持つ人々は、話す量が少なく、名詞の使用頻度が低かったことが分かりました。また、彼らの用いる名詞はより抽象的でしたが、動詞には影響がありませんでした。健忘性MCIのある人々は、言葉がどれだけ簡単に心にイメージを作り出せるかについて困難を抱えていることが明らかでした。

NUS ELTSのルーウェン・ツァオ博士は、今回の研究結果が非常に重要であると述べました。認知症の診断には通常、多くの検査が必要です。自然な音声の分析は簡単で安価です。 これにより、早期の認知症の診断と管理が可能になるかもしれません。

チームは、記憶障害を持つ人々のために言語ベースの治療法を作るために、Yeo Boon Khim Mind Science Centreの神経科医たちと協力する計画です。バオ教授は、この研究がシンガポールの健康的な老化にとって重要であることを強調しました。高齢化が進む中、新たな診断ツールと治療法が重要です。彼らの研究は、高齢者の生活を向上させ、医療システムの負担を軽減することを目指しています。

この研究は「Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment and Disease Monitoring」誌に4月18日に掲載されました。この研究は、ラティ・マヘンドラン博士が主導する「コミュニティ・ヘルス・インタージェネレーショナル(CHI)研究」の一環です。本プロジェクトの目的は、リスクのある高齢者を特定し、効果的な治療法を提供することです。この研究は、高齢者が健康的に老いることをサポートするための重要な手段となっています。

この研究はこちらに掲載されています:

http://dx.doi.org/10.1002/dad2.12588

およびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は

Luwen Cao, Kunmei Han, Li Lin, Jiawen Hing, Vincent Ooi, Nick Huang, Junhong Yu, Ted Kheng Siang Ng, Lei Feng, Rathi Mahendran, Ee Heok Kua, Zhiming Bao. Reversal of the concreteness effect can be detected in the natural speech of older adults with amnestic, but not non‐amnestic, mild cognitive impairment. Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring, 2024; 16 (2) DOI: 10.1002/dad2.12588
科学: 最新ニュース
次を読む:

この記事を共有

コメント (0)

コメントを投稿