視線パターンからAIで認知症の原因疾患を鑑別する診断支援ツールを開発
https://research-er.jp/articles/view/133627
（抜粋・要約）
200 枚の日常生活シーン画像に対する認知症患者と健常者の視線パターンを計測し、体系的な解析・比較を行ったところ、二つの認知症原因疾患にそれぞれ固有の視線パターン変化を発見しました。これらの視線パターン変化から、AI で認知症原因疾患を高精度に検出・鑑別する診断支援ツールを開発しました。
アルツハイマー型認知症とレビー小体型認知症の認知症例と健常例の視線パターンを計測し、体系的に解析・比較しました。
一つ目は、いずれの認知症例とも健常例と比較して、シーン中の少数の場所を見る傾向が強くなり、視覚的な探索の程度が減少しました。
二つ目は、アルツハイマー型認知症例では文字や標識等の視覚提示物への注意が減少する。また、レビー小体型認知症例では画像中心を見る程度が増加する。そのため、両者で、いずれも人や物体を見る程度が減少しました。
これらの視線パターン変化を学習させた AI モデルによって、二つの認知症を高精度に検出・鑑別できるツールを開発しました。
引用元は長いものを無理やりまとめた文体で読みにくいと思います。
ただ、それは仕方ないことだと思います。
ここでは、分かりやすい部分を切り取って、やや読みやすくしています。
正確に知りたい方は、引用元をあたってください。
視覚パターンは心理や精神疾患では定番な実験ですね。
心理や疾患によって、視覚パターンが様々あるようです。けれども、そこからなかなか実用化しないし、一般には広がらないですね。
AIの急速な発達によって、診断ツールの可能性まで出てきたのだと思います。
AI規制の話題が賑わう昨今ですが、良くも悪くもハレーションを起こしています。
うまく御していきたいですね。
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