自己教師あり学習を用いた

近年，認知症者は増加し，介護や病院などの逼迫による社会問題を引き起こしている．認知症全体の60-70%を占めるアルツハイマー型認知症(Alzheimer'sDisease：AD)は早期治療により，症状の緩和や進行を遅らせることが可能である．一昨年，日本でも承認されたレカネマブ[1]も投与対象をADの早期段階としており，依然としてADの早期発見が求められている．ADの早期発見を目的とした研究の多くは神経細胞死が起こり始めた軽度認知症(MildCognitiveImpairment：MCI)期を対象としている[2,3]．しかし死滅した神経細胞は回復しないため，MCI期より前の段階での検出が必要である．そこで本研究では健常者(HealthyControl：HC)でありつつも，ADの原因物質の蓄積が認められるプレクリニカルADに着目する．現在プレクリニカルADの検出方法には，画像診断であるアミロイド・イメージング(AβPET)とタウ・イメージング(タウPET)がある．これらのPET検査はプレクリニカルADの検出に有効な一方で，経済的・身体的負担も大きい．そのため，プレクリニカルADを検出できる安価かつ負担の少ない検査が求められている．そこで，ADの症状が表出されるモダリティの中で，日常生活から容易に収集が可能であり，収集する際に受検者への負担の少ない自由会話音声を用いてプレクリニカルADの検出を目指す．ADの検出に自由会話音声を利用した先行研究は多い．しかしそれらの多くは，ボストン失語症のクッキー・セフト絵[2,3]の説明など，一定のタスク実行時の音声を自由会話音声として使用している．つまり，ADの発見のためには受検者が特定のタスクを実行する必要がある．また，特定のタスクに特化した会話内容であるため，プレクリニカルADの特徴が現れにくい可能性もある．プレクリニカルADの識別を考えると，一定のタスク実行時よりも日常生活の中で交わす雑談対話に近い自由会話音声の方が微細な変化まで捉えられる可能性がある．上記背景の下，本研究では自由会話音声から得たテキストと録音音声を用いてプレクリニカルADの識別を行う．