20

日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024

特集 2

せん妄を科学する

1 ．新規 bispectral EEG（BSEEG）デバイス開発によるせん妄の検出と予後予測
西澤

由貴 ，篠崎1）

元

2）

抄録：せん妄は精神科臨床でよく出会うことの多い疾患であり，入院中の高齢者に頻発する予後不良の病気である。このため，早期発見と介入が重要だが，見落とされることが多く，適切な治療が提供
されていない。現在一般的に使用されている Confusion Assessment Method（CAM）などのせん妄ス
クリーニングツールは感度と特異度に優れているとされるが，多忙な臨床環境では感度が大幅に低下することが報告されている。一方，せん妄は EEG で検出できることが古くから知られており，すべての電極からの diffuse slowing とよばれる低周波数の波が特徴的な所見と考えられている。しかし，電極の配置や解釈には専門的な知識が必要であり，装置自体も大型であるため，スクリーニングツール
として使用するのは困難である。そこで筆者らは，せん妄の特徴的な所見に着目し，限られた数の電極から得られる脳波を用いてせん妄の検出とその結果を予測する独自のアルゴリズム「bispectral EEG（BSEEG）」を開発した。本稿では，これまでの研究の概要とその展開，最近の報告を紹介する。
日本生物学的精神医学会誌 35（1）：20‑28, 2024
Key words：bispectral electroencephalogram，BSEEG，delirium，motor subtype，mortality
高齢化が進む現在の社会において，年齢が最大のリスクファクターであるせん妄はますます重要な医療課題となっている。せん妄は高齢入院患者が直面する予後不良の疾患であるが，現在のところ客観的で有効な診断手法は確立しておらず，適切な介入が4 〜 6）。そのため，これ遅れることがしばしばであるまでじつに 30 年以上に渡り早期検出のための努力がされてきたが，多忙な臨床現場では広く使用されていないのが現実である。米国の例をみると，およ
そ 1,200 万人の高齢者（65 歳以上）が毎年入院するが，一般の内科病床や手術後では最大 5 割ほど，集中治療室にいたってはおよそ 9 割の患者がせん
5，12）
。つまり，
妄を発症していると報告されている
毎年おそらく 200 〜 300 万件のせん妄が発生するという概算になる。せん妄の患者は，注意力の低下
や混乱により合併症のリスクが高く，せん妄のない
1，9）。また，せん
患者よりも長期入院となりやすい
妄患者の約 40％が 1 年以内に死亡し，合併症による施設への退院を含めると 1 件当たり約 6 万ドル
6，8）の費用がかかるとも報告されている 。
現在使用されているスクリーニングツールには，Confusion Assessment Method for the Intensive Care2）
Unit（CAM‑ICU） ，Delirium Rating Scale‑Revised‑98
16）（DRS‑R‑98） ，および The Delirium Obser vation
13）
Screening Scale（DOSS） など，多くのものが開発されているが，問題は，いずれもすべて病棟に勤務するスタッフにより施行される点である。そのため，
これらのツールは研究スタッフがプロトコルを遵守して使用した場合には優れた感度と特異度を示すが，多忙な臨床現場で医療従事者が使用した場合に10，17）。
は，感度が大幅に低下することが知られている
そのような中で，現在利用可能でもっとも有効な
3）
検出方法として，脳波検査が挙げられる ，しかし，通常の脳波計は装置が大きすぎ，電極の設置には経験豊富な臨床検査技師が必要であるため，多くの患者に対してベットサイドでルーチンのスクリーニン

Development of a novel bispectral EEG（BSEEG）device for detection and prognosis of delirium
1）大阪医科薬科大学 神経精神医学講座（〒 569‑8686 大阪府高槻市大学町 2 番 7 号）Yoshitaka Nishizawa：Department of
Neuropsychiatry, Osaka Medical and Pharmaceutical University. 2‑7 Daigakucho, Takatsuki‑shi, Osaka 569‑8686, Japan2）スタンフォード大学 医学部精神科（〒 94304 アメリカ合衆国カリフォルニア州 パロアルト ポータードライブ 3165）Gen
Shinozaki：Stanford University School of Medicine Department of Psychiatry and Behavioral Sciences. 3165 Porter Drive, Palo Alto,
CA 94304【西澤 由貴 E─ mail：yoshitaka.nishizawa@ompu.ac.jp】

日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024

21

図 1 研究に用いられた EEG デバイス
右：手のひらサイズの EEG デバイス ,左：親指サイズの EEG デバイス
このデバイスを用いて患者の前頭部から EEG シグ
ナルを獲得した。（Nishizawa Y, et al：Am J Geriatr
11）
Psychiatry. 2023 より引用）

グ検査として行うのは不可能である。一方で，脳波計 で 測 定 さ れ る せ ん 妄 の 典 型 的 な 所 見 は diffuse
slowing とよばれ，すべての電極で一様に徐波が観測される。であるならば，この全般性徐波の検出には限られた数の電極で十分である可能性がある。そこで当研究室では，2015 年ごろより，単チャネルの小型の electroencephalogram（EEG）を用いた新規アルゴリズムを開発し，高齢患者におけるせん妄の検出が可能であるか検証することとした。さらに，せん妄検出が可能であるとして，その転帰予測の実証をめざすこととした。
（実を言えば，この研究ア
イデアは，筆者（篠崎）がレジデント時代のリエゾン担当時に，せん妄のコンサルトを多数受けて忙殺される中で着想を得たのであるが，実際の研究につな群を判別するアルゴリズムの構築をめざした（図2）。さ ま ざ ま な ア ル ゴ リ ズ ム を テ ス ト し た 後，
bispectral EEG（BSEEG）スコアと名付けるスコア
化 方 法 を 開 発， せ ん 妄 検 出 の 曲 線 下 面 積（Area
Under Curve：AUC）が最大となるようにカットオ
フ値を設定した。
研究参加者は，当てはまる入院患者に参加をよびかけることで募集された。せん妄患者は認知機能の低下により同意が得られない場合があるため，面接により同意に対する精神状態を評価した。本人が同意できない場合には，本人に代わって家族から同意を 得 た。 登 録 さ れ た 患 者 に CAM‑ICU，DRS，DOSS による臨床検査を施行し，また，診療担当チー
ムの電子カルテ上の記載でせん妄を疑わせる所見ががるまで 10 年ほど待たされたことになる。）
まず，市販のウエアラブル脳波計をいくつか検討
し，よく売られているものでは Neurosky 社，Muse
社のものなどを試したものの，研究基準に満足のいある場合（意識障害，混乱，不穏）など，どれか一つでもせん妄の基準を満たす場合をせん妄群とした。そうすることで，極力，偽陰性を排除するように努めた。

く脳波データを得ることに難渋した。主に瞑想トレーニングを補助する目的で開発された商品である

本 研 究 は 2016 年 1 月 か ら 2020 年 の 2 月 ま で，
COVID‑19 のパンデミックにより病棟での臨床研究ことを考えれば仕方ないが，結果，最初は手持ちサイズの中国製のデバイスを採用，後には大阪のプロ
アシスト社が睡眠測定用に開発した親指サイズのデバイスを使用することとした（図 1）。このデバイが完全に停止するまでのほぼ 4 年間強に渡り行われた。研究参加者はアイオワ大学病院の高齢一般内科および整形外科の高齢患者を含む 1,307 名〔平均年齢 68.4 歳（標準偏差± 13.8），性別：男性 652 名

スを用い，アルゴリズム開発に取り組むため，当初は前頭部の左右から，2 チャンネルの安静時閉眼脳（49.9％），女性 655 名（50.1％）〕であった。診療科 別 で は 高 齢 者 一 般 内 科（67.8 ％）， 整 形 外 科

波を 10 分程度測定した。まず，得られる脳波が実用に耐えうるかどうかを，電気生理，特に脳波を専門とする神経内科医に確認していただき，データの質の担保とした。そのうえで，スペクトラム分析に（19.0 ％）， 救 急 科（16.3 ％）， 集 中 治 療 室（4.3 ％）からなった。介入なしの前向き観察研究として行い，合計 1,307 名の患者のうち，29.9％がせん妄群で，
非せん妄群が 70.1％であった。

より徐波成分を鋭敏に検出し，せん妄群と非せん妄

この「BSEEG スコア」は高いほど，徐波化の度22

日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024（a）

Amplitude

600

500

400

400

300

300

200

200

100

100
100

（c）

200

300 400 500
Time（s）

600

0

700

60

40

40

20

20

0

2

4

6
8
10
Frequency（Hz）

12

14

0

200

300 400 500
Time（s）

600

700

Spectral density analysis
Channel2

80

60

0

100

（d）

Spectral density analysis
Channel1

80

Raw EEG signals
Channel2

600

500

0

Intensity（b）

Raw EEG signals
Channel1

0

2

4

6
8
10
Frequency（Hz）

12

14

Figure 2. (a,b) Raw electroencephalography (EGG) signals over 10 min of recording. (c,d) Power spectral density analysis fromthe corresponding signal.

図 2 得られた EEG データとスペクトラム密度解析
a，b：左右の 2 チャンネルを用いて脳波計から得られた 10 分間測定した生 EEG データ，c，d：
各チャンネルから得られたスペクトラム密度解析（Shinozaki G：Psychiatry Clin Neurosci, 72：856‑
15）
863. 2018 より引用）合いが高いことを示す。最初のトレーニングデータ
セット（一般内科病棟患者 45 名）の分析により，
BSEEG ス コ ア の 感 度 は 80 ％， 特 異 度 は 88 ％，15）
AUC は 0.70 であった 。次に，検証のために 24名の入院患者を追加して同様の検討をしたところ，
感度は 83％で特異度は 83％，AUC は 0.81 であっ15）
た 。さらに，救急外来の患者や電気けいれん療法
7，19）。これらの結果を受けている患者でも検証したによって，BSEEG によってせん妄を検出できることが実証できた。
ここで，そもそも何故せん妄を検出することが重要であるかという疑問に立ち返ると，前述したように，せん妄が生存率を含め，患者予後に大きな影響を与えるからである。だとすると，BSEEG によりせん妄を検出できるのであれば，BSEEG により予後を予見できる可能性があると考えた。この仮説を検証するため，274 名の入院患者を対象に BSEEG
16）
スコアと予後との関連を調べることにした 。入院直後の研究登録時に測定された高 BSEEG スコア群
（BSEEG +），すなわち徐波の多い群と低 BSEEG ス
コア群（BSEEG ‑），すなわち徐波が少ない群を比較したところ，BSEEG + 群の 1 年生存率が有意に16）低いことが示された （図 3）。臨床指標に基づいてせん妄と診断された患者群の生存率が低いことは何度も再現報告されている事実であるが，本研究コ
ホートでも同様であり，さらには BSEEG + 群は対照群よりも生存率が低いという点で同様の特徴を示したことになる。BSEEG スコアのさらに優れた点
は，臨床診断ではせん妄かどうかの 2 群にしか分別できないが，BSEEG スコアは連続変数であるた
め，低，中，高の 3 つの群に分けると，BSEEG ス
コアが高いほど生存率が低くなるという段階的な差14）を見出すこともできたのである 。
また，臨床所見に基づいたせん妄の有無と BSEEG
スコアの高低とを組み合わせた群間の生存率を検討したところ，非常に興味深い結果が得られた。まず，
予想通り，臨床所見に基づいてせん妄と診断された患者では，BSEEG + 群の生存率がもっとも低かったのであるが，臨床所見からせん妄と診断されたものの BSEEG ‑，つまり徐波成分が少なかった群は，臨床所見からせん妄とは診断されなかった BSEEG ‑群とほぼ同等に生存率が高かった。さらに，臨床指標 に 基 づ い て せ ん 妄 と 診 断 さ れ な か っ た が，
BSEEG +，つまりより多くの徐波が存在した群の生存率は，せん妄と考えられ，かつ BSEEG + 群の生14）存率の次に低かった （図 4）。この群は精神科面接において注意力や見当識を評価する質問に正確に答えることができた人たちということであり，臨床的日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024
StrataDay1EEGCat=0

Day1EEGCat=1

Survival probability

1.00

0.75

0.50

0.25

p＜0.0001

0.00
0

100

200

300

400

Time in days

Number at risk
118

44

25

10

I

Day1EEGCat=1 145

67

34

17

6

I

0

100

200

300

400

StrataDay1EEGCat=0 157

Time in days

図 3 入院時に測定した BSEEG スコアを用いた長期転帰予測
BSEEG スコア high 群の生存曲線が BSEEG スコア low 群の生存曲線よりも期間中，常に死亡率が高いことを示している。
（Shinozaki
14）
G：J Clin Psychiatry, 80：19m12749. 2019 より引用）

Survival probability

1.00

0.75

0.50

0.25

p＜0.0001

0.00
0

100

200

300

400

Time in days

Number at risk

StrataDel.Status=0, Day1EEGCat=0
Del.Status=0, Day1EEGCat=1
Del.Status=1, Day1EEGCat=0
Del.Status=1, Day1EEGCat=1

83
56
29
58

54
25
25
21

20
21
19
12

14
9
8
7

2
1
5
4

0

100

200

300

400

Time in days

I
I
I
I

図 4 day1 BSEEG で 4 群に分けたカプランマイヤー曲線による長期転帰予測
患者を非せん妄かつ BSEEG スコア low，非せん妄かつ BSEEG スコア high，せん妄かつ BSEEG スコア low，せん妄かつ BSEEG スコア high の 4 群に分けた生存曲線。せん妄
かつ BSEEG スコア high における死亡率がもっとも高いが，非せん妄かつ BSEEG スコア
14）high が 2 番目に死亡率が高かった。
（Shinozaki G：J Clin Psychiatry, 80：19m12749. 2019
より引用）

23

日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024

24にはせん妄と診断されなかったが BSEEG スコアが高い群のほうが早く死亡したということである。こ何よりも臨床現場で働く医療スタッフが使いやす
い，実用的な機器である必要がある。そのため，よの患者群は現在の臨床診断では検出できない高リス
ク群と考えられ，BSEEG を使用すれば，早期発見と介入が可能となり，結果として予後を改善できる

り小型で簡易な脳波計を求め，上記のプロアシスト社により開発された脳波計を用いて BSEEG アルゴ
リズムの再検討を行った（図 1）。このデバイスに可能性があると考えている。
この BSEEG 技術を実用化に近づけるためには，

おいても BSEEG アルゴリズムがせん妄を検出し，同様に予後も予測できるかどうかを検証するために， 新 た に 研 究 に 参 加 し た 患 者 279 名 に 対 し

＊＊＊

（a）
＊

＊＊＊

2.92

2.61
2.33

＊＊＊

2.0

2.0

1.5

1.5

BSEEG score

BSEEG score

（b）
＊＊＊

1.0
0.05
-0.71

-3

＊＊＊

1.0

-1.54

4-9

DRS score

-3

10-

4-9

DRS score10-

図 5 DRS スコアと BSEEG スコアの相関
a：DRS によって 3 群に分けられたすべての BSEEG スコ
ア，b：DRS によって 3 群に分けられ標準偏差で補正された
BSEEG スコア
どちらも，2 群の比較においてすべて有意な差があること18）を示している。
（Yamanashi T：Br J Psychiatry, 1‑8. 2021
より引用）

BSEEG スコアを合計 612 回測定し解析した。せん
妄の重症度を示す DRS スコアを低スコア群，中ス
コア群，高スコア群に分けて BSEEG スコアとの相関を調べたところ，せん妄の重症度が高くなるほど
18）
BSEEG スコアが高くなることが示された（図 5） 。
また，BSEEG スコアに基づく転帰予測では，2 つの群（negative，positive）に分けても 3 つの群（low，medium，high）に分けても，以前のデバイスと同様に BSEEG スコアが高い群は転帰が悪いことが確認できた（図 6）。これらの結果は，筆者らが開発した BSEEG スコア計算アルゴリズムが，デバイスの種類に依存なく，せん妄の検出と予後予測に役立つことを示したといえる。
筆者らの最新の報告では，これまでの BSEEG 研究に参加した 18 歳から 106 歳の合計 1,077 名から収集した異なるデバイスからのデータを統合することを試みた。統合にあたっての問題点としてはデバ
イスにより BSEEG スコアのカットオフ値が異なる

Survival probability

（a）
100
0.75

BSEEG level
BSEEG negative
BSEEG positive

0.50
0

100

200

300

Time（days）

Number at risk
BSEEG negative

137

129

109

79

BSEEG positive

142

126

104

71

200

300

Survival probability

（b）
100
0.75

BSEEG level
BSEEG Low
BSEEG Medium
BSEEG High

0.50
0

100

Time（days）
BSEEG Low
BSEEG Medium
BSEEG High

Number at risk
66
116
67

62
105
88

55
84
74

40
63
47

図 6 BSEEG スコアで 2 群と 3 群に分けて比較した
365 日間のカプランマイヤー曲線による転帰予測
a：すべての BSEEG スコアを 2 群に分けて比較した
b：すべての BSEEG スコアを 3 群に分けて比較した
新しい親指サイズの BSEEG デバイスにおいても BSEEG ス
コアが高い群ほど転帰が悪いことを示した。（Yamanashi T：Br
18）
J Psychiatry, 1‑8. 2021 より引用）

日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024

Clinical delirium status and mortality（a）90-days（b）1-year

1.0

1.0
0.9

Probability

Probability

0.9

0.8

0.7

0.8
0.7

0.6

survival rate

Delirium ‒Delirium +

0.938
0.793
p＜0.0010.5
0Delirium ‒Delirium +20

Number at risk

743
334

95％Cl

0.6

0.918‒0.953
0.746‒0.833

0.5
40

60

80

0

survival.days..90days.

735
297

Delirium ‒Delirium +

722
281

708
270

700
265

Delirium ‒Delirium +

743
334

The BSEEG score and mortality（c）90-days（d）1-year

0.855‒0.902
0.645‒0.744

200

300

695
264

676
247

658
239

df=1

1.0

0.9

Probability

0.9

0.8

0.8

0.7

0.7

survival rate 95％Cl

0.6

BSEEG score ‒ 0.944
BSEEG score + 0.844

p＜0.001

0.5
0

BSEEG score ‒BSEEG score +

95％Cl

0.880
0.698
p＜0.001

survival.days..1year.

Number at risk

χ2 =59.3

1.0

survival rate

100

df=1

χ2 =55.0

Probability

25

20

Number at risk

533
544

χ2 =28.5

524
508

40

0.920‒0.960
0.810‒0.872

p＜0.001

95％Cl

0.849‒0.905
0.731‒0.802

0.5
60

80

0

survival.days..90days.

517
486

survival rate

BSEEG score ‒ 0.880
BSEEG score + 0.768

0.6

508
470

505
460

df=1

BSEEG score ‒BSEEG score +100

Number at risk

533
544

χ2 =24.2

200

300

survival.days..1year.

502
457

483
440

471
426

df=1

図 7 年齢制限なく 1,077 人のせん妄と非せん妄，標準化した BSEEG スコアを用いてpositive と negative に分けて各々比較したカプランマイヤー曲線（90 日，365 日）
a：90 日間のせん妄群と非せん妄群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測
b：365 日間のせん妄群と非せん妄群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測
c：90 日間の標準化された BSEEG スコア（+）群と BSEEG スコア（‑）群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測
d：365 日間の標準化された BSEEG スコア（+）群と BSEEG スコア（‑）群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測標準化された BSEEG スコアを用いた 90 日，365 日間における BSEEG スコアの比較でも BSEEG スコア（+）
11）
で転帰が悪いことを示した。（Nishizawa Y, et al：Am J Geriatr Psychiatry. 2023 より引用）ことが問題であった。具体的には同じ BSEEG スコ
アでも，用いたデバイスにより BSEEG スコアの判定が異なる可能性があった。そのため，各コホートの平均値を 0 とし，平均値との差を各コホートの現されることが証明された （図 7）。さらに，せん
妄のサブタイプ分類（過活動せん妄，低活動性せん妄）に注目し，せん妄をサブタイプごとに分けても長期転帰が予測できるのかを検証した。低活動性

標準偏差で割って正規化された BSEEG スコアを作成した。この統合したデータにより，高齢者だけにせん妄においては正規化された BSEEG スコアで長期予後を有意に予測できることが示された。過活動

限定するなどの年齢制限なく，また前処置などのノイズを取り除く作業をせずに以前と同様の結果が再性せん妄に関しても正規化された BSEEG スコアで同様の生存率の差を見出したものの，サンプルサイ

11）

26

日本生物学的精神医学会誌 35 巻 1 号（2024）/Japanese Journal of Biological Psychiatry Vol.35, No.1, 2024（b）1-year

1.0

1.0

0.9

0.9

Probability

Probability

The hypoactive group and mortality（a）90-day

0.8

0.7

0.7

survival rate

0.6

BSEEG score ‒ 0.97
BSEEG score + 0.81
p＝0.017

0.5

0

BSEEG score ‒BSEEG score +

20

39
75

95％Cl

40

60

39
69

39
65

38
61

0

80

38
61

BSEEG score ‒BSEEG score +

100

39
75

200

300

survival.days..1year.

Number at risk
3861

χ2 =6.8

df=1

95％Cl

0.72‒0.95
0.52‒0.74

p＝0.009

0.5

The hyperactive group and mortality（c）90-day

36
55

35
52

df=1

（d）1-year
1.0

0.9

0.9

Probability

1.0

0.8

BSEEG score ‒BSEEG score +survival rate

0.83
0.50
p＝0.071

95％Cl

0.48‒0.96
0.27‒0.69

0.8

0.7

0.7

survival rate

0.6

BSEEG score ‒ 0.83
BSEEG score + 0.65

p＝0.246

0.5
00

BSEEG score ‒BSEEG score +survival rate

BSEEG score ‒ 0.87
BSEEG score + 0.64

0.6

0.83‒0.99
0.71‒0.89

survival.days..90days.

Number at risk

χ2 =5.7

Probability

0.8

20

χ2 =1.3

0.6

0.5
40

60

0

80

survival.days..90days.

Number at risk
12
20

95％Cl

0.48‒0.96
0.40‒0.82

12
15

11
14

10
14

10
13

df=1

BSEEG score ‒BSEEG score +100

Number at risk
1220

χ2 =3.3200

300

survival.days..1year.
10
13

10
11

10
11

df=1

χ2 : chi‒squared test statistics, 95%Cl : 95% confidence interval, df : degrees of freedom

図 8 BSEEG スコアに基づく生存曲線とせん妄のサブタイプ
a：90 日の低活動性せん妄において標準化された BSEEG スコア（+）群と BSEEG スコア（‑）群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測と死亡率
b：365 日間の低活動性せん妄において標準化された BSEEG スコア（+）群と BSEEG スコア（‑）群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測
c：90 日の過活動性せん妄において標準化された BSEEG スコア（+）群と BSEEG スコア（‑）群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測
d：365 日間の過活動性せん妄において標準化された BSEEG スコア（+）群と BSEEG スコア（‑）群におけるカプランマイヤー曲線を用いた転帰予測
標準化された BSEEG スコアを用いた 90 日，365 日間におけるサブタイプ別の BSEEG スコアの比較にお11）
いては低活動性せん妄で有意に転帰が悪いことを示した。
（Nishizawa Y, et al：Am J Geriatr Psychiatry. 2023
より引用）

ズがきわめて小さいこともあり，統計的に有意な差

問 題 と な っ て い る。 し か し 本 研 究 で 開 発 さ れ たは認められなかった（図 8），今後もサンプル収集を進めたうえで，さらなる検証が待たれる。

BSEEG スコアを用いた検査法は，簡易な脳波計を用いることで，多忙な臨床現場でもせん妄の早期発

せん妄は危険な病気であり，何よりも早期発見と早期介入がより良い予後をもたらすと考えられている。しかし，残念ながら現在使用されている検出方法は実用的ではなく，せん妄の臨床における大きな見と予後予測に有用であることが示された。筆者らは，このアプローチが患者だけでなく医療提供者，病院，医療業界にも利益をもたらすと確信している。
次の課題として，実際にベッドサイドで BSEEG ス

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コアをリアルタイムに表示できるシステムの開発が進んでおり，病院のみならず救急現場や介護施設，

gery delirium：a single‑center study in Japan. Heart

遠隔医療など，この新規技術が活用される範囲は非常に広いと考えている。
本論文に記載した筆者らの研究に関してすべて倫11）Nishizawa Y, Yamanashi T, Saito T, et al（2023）

理的配慮を行っている。開示すべき利益相反は存在しない。

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■ ABSTRACT
Development of a novel bispectral EEG（BSEEG）device for detection and prognosis of delirium

Yoshitaka Nishizawa ，Gen Shinozaki
1）2）1 ） Department of Neuropsychiatry, Osaka Medical and Pharmaceutical University2 ） Stanford University School of Medicine Department of Psychiatry and Behavioral Sciences
Delirium is a common disorder encountered in psychiatric clinical practice, particularly prevalent among elderly patientsin hospitals, associated with poor outcome. Early detection and intervention are crucial, yet often overlooked, leading toinadequate treatment. While delirium screening tools like the Confusion Assessment Method（CAM）are generally
considered to have high sensitivity and specificity, their sensitivity significantly decreases in busy clinical settings. On theother hand, delirium has long been known to be detectable by EEG, with characteristic findings of low‑frequency waves
known as diffuse slowing seen from all electrodes. However, specialized knowledge is required for electrode placement andinterpretation, and the equipment itself is large, making it difficult to use as a screening tool. The authors developed theirown algorithm, ”bispectral EEG（BSEEG）,” focusing on distinctive features of delirium and using brain waves obtained
from a limited number of electrodes to detect delirium and predict its outcomes. This paper introduces an overview ofprevious research, its development, and recent findings.
（Japanese Journal of Biological Psychiatry 35（1）：20 ─ 28, 2024）