人工知能による歩行・歩容解析を用いた
早期フレイルと認知機能との関連解析
山形大学大学院医学系研究科 内科学第三講座 神経学分野
教授

太田康之

（共同研究者）
山形大学大学院医学系研究科 内科学第三講座 神経学分野

講師

伊関 千書

山形大学大学院医学系研究科 内科学第三講座 神経学分野

助教

佐藤 裕康

山形大学大学院医学系研究科 内科学第三講座 神経学分野

助教

猪狩 龍佑

山形大学大学院医学系研究科 内科学第三講座 神経学分野

医員

近藤 敏行

福島県立医科大学保健科学部 理学療法学科

助教

星 真行

名古屋市立大学大学院医学研究科 脳神経外科

講師

山田 茂樹

株式会社デジタル・スタンダード		

青柳 幸彦

はじめに社会の高齢化に伴い、認知症は増加傾向であり、特にアルツハイマー型認知症（AD）は増加している。AD の前段階である軽度認知障害（MCI）が、AD への進行予防の点から注目されているが、その病態は不明な点が多い。近年、フレイルが認知症発症に関連することが報告されているが、申請者は認知症専門外来での MCI・AD 患者を対象にした研究において、特にフレイルの診断項目である「歩行速度低下」が、女性優位に MCI・AD 患者の認知機能低下に相関することを報告した（1）。よって、歩行異常は MCI・AD の病態に深く関連することが考えられ、早期の歩行・歩容の異常発見が、早期のフレイルの診断と MCI 診断に繋がる可能性がある。現在、人工知能（AI）の機械学習の技術が発達し、スマートフォンを用いたモーションキャプチャー法などにより、簡便に歩行・歩容異常を 3 次元的に解析することが可能となっている（2）。
そこで本研究は、山形大学脳神経内科が継続している、地域住民健診を利用した山形県コホート研究をもとに、AI 解析による歩行・歩容の特徴と認知機能との関連を解析することで、歩行・歩容異常に注目した早期フレイルと MCI の診断法の開発を目的とする。そのため、山形県高畠町在住の一般住民を対象に、認知機能と AI による歩行・歩容解析を組み合わせ、歩行・歩容異常に関連する早期フレイルと認知機能低下の関連を明らかにする。

結果2021 年の山形県高畠町の 65 歳以上住民健診受診者のうち、神経筋疾患を有さない、歩行— 7 —補助具不要で独立歩行可能な住民に本研究への参加を呼びかけ、92人（男性38人、女性54人、平均年齢 73.1 ± 6.4 歳；75 歳以上 37 人、75 歳未満 55 人）が本研究に参加した。認知機能検査は、全般性認知機能を評価する長谷川式認知症スケール（HDS–R）（3）と Mini Mental（4）に加え、前頭葉の注意機能を評価するStroopテスト（5）を用い、State Examination（MMSE）

Stroop テストは株式会社デジタル・スタンダードの iOS アプリ ｢Hacaro Stroop test｣ を用いた。歩行機能は、被検者の通常速度での 3m up ang go テストで評価を行い、株式会
社デジタル・スタンダードの iOS アプリ ｢Hacaro iTUG｣ （2）を用いた。統計解析は R（ver4.0.3）を用いた。
被験者の認知機能検査

図1

HDS-R、MMSE スコアの人数分布の 平 均 ス コ ア は、HDS–
R 28.1 ± 1.9 点、MMSE
28.2 ± 1.7 点であり、平均スコアでは明らかな低 下 を 認 め な か っ た が、MCI を 疑 う MMSE 26
点 以 下 の 被 験 者 を 認 め、
HDS–R お よ び MMSE ス
コアのばらつきを認めた（図1）。
Hacaro Stroop testの検査所要

図2

Stroop タイムとHDS-R・MMSE スコアの相関

図3

iTUG タイムによるHDS-R、MMSE スコアの比較

時間（Stroopタイム）の平均は、34.7 ± 11.2 秒だった。MMSEまたはHDS–RスコアとStroopタイムの相関解析では、有意な相関関係を認めた（図 2）。
Hacaro iTUG を用いた被験者の歩行・歩容解析の平均結果
は、iTUGタイム（3m up anggo の 歩 行 時 間 ）9.9 ± 1.9 秒、
iTUG 体 幹 加 速 度 の 楕 円 体 体（Mann-Whitney test）

積（m6/ms6 ）323.9 ± 171.4、
iTUG ス コ ア 70.8 ± 15.4 点、歩数 15.4± 2.5 歩、iTUGケイ
ダンス（歩数/分；歩数/iTUG
タイムで計算）94.2 ± 10.4 だった。
認知機能と歩行機能の関連— 8 —を解析するため、まず HDS–R・MMSE スコアと iTUG タイムの関連を解析した。iTUG タイムの結果により、11 秒

図4

iTUG タイムとHDS-R スコアの相関未満（68 人）と 11 秒以上（24 人）の 2 群に分け、HDS–Rスコアの比較をしたところ、11 秒以上群で有意に HDS–Rスコアの低下を認めた（図 3）。さらに、HDS–R スコアとiTUG タイムの相関を解析すると、有意な負の相関を認めた（図 4）。一方、MMSE スコアに関しては、11 秒以上群でMMSEスコアの低下を認めたが統計学的に有意ではなく（図 3）、MMSE スコアと iTUG タイムの有意な相関を認めなかった。
次に、Stroop タイムと、Hacaro iTUG を用いた歩行・歩容解析結果との関連 を 解 析 し た。 ま ず、

表1

Stroop タイムによるHacaro iTUG 解析結果の比較

表2

Stroop タイムとHacaro iTUG 解析結果の相関（Mann-Whitney test）

Stroop タ イ ム の 結 果 により、35 秒未満（57 人）と 35 秒以上（35 人）の 2群に分け、歩行・歩容解析結果の比較をしたとこ
ろ、35 秒 以 上 群 で 有 意にiTUGタイムの増加とiTUG体幹加速度の楕円体 体 積・iTUG ス コ ア・
iTUGケイダンスの低下（Spearman の順位相関解析）を認めた
（表1）
。さらに、
Stroop タ イ ム と 歩 行・歩容解析結果の相関を解析すると、75 歳以上（37人）において、StroopタイムとiTUGケイダンスの有意な負の相関を認めた（表 2）。

考察

本研究は一般住民を対象にした研究であるが、全般性認知機能の評価において MMSE 26
点以下のMCI を疑う被験者の存在を認め、HDS–R および MMSE スコアのばらつきを認めた— 9 —

（図 1）。MCI の診断においては前頭葉機能評価を含む Montoreal Cognitive Assessment（MoCA）での評価の有用性が報告されているが（6）、本研究では前頭葉の注意機能を評価する Stroop テストを用い、｢Hacaro Stroop test｣ の Stroop タイムと HDS–R および MMSE
スコアとの相関を認めたことにより（図 2）、全般性認知機能と前頭葉の注意機能の関連性に加え、Stroop テストによる一般住民の認知機能評価の妥当性を確認した。
歩行機能は、神経筋疾患の歩行解析でも頻回に利用される 3m up ang go テストを用いたが、その評価においてはスマートフォンによる解析を利用した ｢Hacaro iTUG｣（2）を使用し、歩行速度以外にも様々なパラメーターを解析し、認知機能との関連を調べた。歩行速度を反映するiTUGタイムの結果により歩行速度正常群（11 秒未満）と低下群（11 秒以上）の 2 群に分けた解析では、歩行速度低下群で HDS–R・MMSE スコアとも低下を認めたが、有意な低下を認めたのは HDS–R スコアのみであり（図 3）、相関解析でも HDS–R スコアは iTUG タイ
ムと有意な相関を認めたが（図 4）、MMSE スコアでは明らかな相関を認めなかった。この結果により、MMSE スコアよりも HDS–R スコアの結果が、一般住民の歩行速度低下と強い関連があることがわかる。同じ全般性認知機能評価である HDS–R と MMSE で結果の違いが出た理由として、HDS–R は MMSE よりも、記銘力および語想起能力に比重を置く配点になっており、MCI などの軽度認知機能低下の評価においては、より感度が高い可能性が考えられた。また、この結果により、一般住民においても軽度の認知機能低下は歩行速度低下に関連することが判明した。
次に、前頭葉の注意機能を評価する Stroop タイムと Hacaro iTUG による歩行・歩容解析との関連性の解析においては、注意力低下を反映する Stroop タイム 35 秒以上群は、35 秒未満群よりも有意な歩行速度低下（iTUG タイム増加）、歩行の 3 次元加速度低下（iTUG 体幹加速度の楕円形体積と iTUG スコア低下）、時間あたりの歩数（歩行ピッチ）低下（iTUG ケイダンス低下）を認めたが（表 1）、Stroop タイムとの相関を認めたのは、75 歳以上において、歩行ピッチ（iTUG ケイダンス）のみであった。以上より、前頭葉の注意機能は全般性認知機能と関連はあるが、歩行・歩容においては 75 歳以上である後期高齢者の歩行ピッチのみに関連し、後期高齢者の歩容に影響を与えることを示唆していると考えた。

要

約

本研究の結果により、明らかな認知症を発症していない一般住民においても、軽度の認知機能低下と早期フレイルを示唆する歩行速度低下は関連していることが判明した。さらに、前頭葉の注意機能は、後期高齢者の歩容（歩行ピッチ）と関連している可能性がある。また、一般住民における早期フレイル合併の MCI の診断には、HDS–R および Stroop テストに、iOSアプリによる歩行・歩容解析を組み合わせることが有用である可能性がある。

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文

献1. Ohta, Y. et al. Female dominant association of sarcopenia and physical frailty in mild cognitive
impairment and Alzheimer's disease. J Clin Neurosci. 2019; 70: 96-101.
2. Yamada, S. et al. Gait Assessment Using Three-Dimensional Acceleration of the Trunk in Idiopathic
Normal Pressure Hydrocephalus. Front Aging Neurosci. 2021; 13: 653964.
3. Imai, Y. et al. The revised Hasegawa ʼ s dementia scale（ HDS-R ）-evaluation of its usefulness as ascreening test for dementia. Hong Kong J Psychiatry 1994; 4: 20-24.
4. Folstein, MF. et al. ʻʻ Mini-mental state ” . A practical method for grading the cognitive state ofpatients for the clinician. J Psychiatr Res 1975; 12: 189-198.
5. Bench, CJ. et al. Investigations of the functional anatomy of attention using the Stroop test.
Neuropsychologia. 1993; 31: 907-922.
6. Breton, A. et al. Cognitive tests for the detection of mild cognitive impairment（ MCI ）, theprodromal stage of dementia: Meta-analysis of diagnostic accuracy studies. Int J Geriatr Psychiatry.
2019; 34: 233-242.

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