日常言語から精神疾患発症リスクを捉える機械学習技術

米エモリー大学とハーバード大学の研究チームは、日常的な話し言葉から将来的な精神疾患発症の危険性を捉える機械学習アルゴリズムを構築した。研究成果は学術誌npj Schizophreniaに今月公開されている。

Medical News Todayが報じたところによると、両大学の共同研究チームは、精神疾患発症リスクの高い若者を対象に、日常会話における「内容の薄さ」や「音に関連する言葉の使用」から、実際の精神疾患発症を予測する機械学習アルゴリズムを構築したという。同アルゴリズムによる予測精度は93%と高い値を示していた。

これまでの研究と臨床知見から、将来的な精神疾患発症に至る患者は、現在の話し言葉にわずかな特徴が共有されていることが示唆されていたが、これを具体的に明示したものはなかった。エモリー大学精神科のPhillip Wolff教授は「機械学習手法により、隠された話し言葉の特徴を明らかにした」と成果に自信を示している。

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TOKYO analytica
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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

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防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。