[2E1-GS-10] AIと応用：医療/臨床への応用Ⅲ

[2E1-GS-10-04] 睡眠活動データを用いた認知状態の分類予測

〇杉浦 伸一¹、村瀬 晃¹、安藤 圭汰¹、横山 慎一郎²、井上 憲²、岡田 将吾¹ (1. 北陸先端科学技術大学院大学、2. 株式会社 George ＆ Shaun)

キーワード：機械学習、認知症、睡眠、分類

脳の病気により引き起こされる症候群である認知症は，患者の睡眠状態に影響を与えることが報告されている．この背景より，本研究では睡眠データから認知症の傾向を自動推定するモデルの構築・評価を行う．
異なる認知状態にある124名の高齢者の睡眠データを用いて，
（1）統計解析
（2）認知症スケールの二値分類予測タスク
を実施し，認知状態の高群/低群には睡眠状態に有意な差があることを確認した．
次にランダムフォレスト，サポートベクトルマシン，LSTMを用いた認知症スケールの二値分類予測タスクにおいて，マクロF1スコアにおいて最高で0.69を達成した．
　本研究は近年盛んに研究されている認知症の自動探知の直接的な延長線上にある．一方で，我々は本研究においてこれまで臨床的な見地から述べられるに留まってきた認知状態と睡眠の関連の分析を進め，睡眠状態のみを用いた認知状態の予測タスクを実施した．先行研究で採用されたデータ集計手法と比較して．我々がデータの集計に使用したマットレス型センサは設置が容易であり，本研究の社会実装に展望を持たせるものとなっている