自己教師あり学習を用いた

本研究は，アミロイドPETやタウPETなど経済的・身体的負担の大きい早期アルツハイマー病の検査の代替として，雑談を含む自由会話音声から早期アルツハイマー病を識別する手法を提案する．具体的には，自由会話音声とそれを書き起こしたテキストをHuBERTとRoBERTaを活用して音声・言語特徴量を特徴抽出器として用い，識別を試みた．その結果，特徴抽出器に高齢者音声や認知障害特有の音声を学習させることにより，従来手法である音響的特徴量を用いた手法と比較して，F値で8%，正解率で7%上回る精度で正常群とプレクリニカルAD群を識別できることが示され，自由会話音声からの早期アルツハイマー病の予測への応用が期待できる．