【研究紹介】新たな発見：パーキンソン病患者さんの会話内容には特徴がある！

こんにちは！とちたか士会広報部です。

とちたか士会では、理学療法士やヘルスケアに関わっておられる皆さんに役に立つ情報を発信していきます。

今回のテーマは

「パーキンソン病患者の会話内容は違うのか！？」

です。

今回のお話の内容を短くまとめると、

パーキンソン病患者と健常者の会話内容の違いを発見した！ということです。

ご興味があれば、名古屋大学が今年５月に発表した以下の研究の要約をお読みください。

パーキンソン病患者は、身体機能障害だけではなく、発声や言語に関する問題も抱えており、会話の特徴にも異常が見られることが知られていますよね。 しかし、これまでに自由な会話を解析してパーキンソン病の診断に役立てるという試みはほとんど行われていませんでした。

そこで、名古屋大学の勝野雅央教授らは、自然言語処理の技術を用いて、パーキンソン病患者と健常者の会話の違いを明らかにし、会話内容からパーキンソン病を識別することができるかどうかを検証しました。そんなのできるの？って感じですよね。

どうやったかというと、認知機能が正常なパーキンソン病患者53人と健常者53人の会話を録音し、その内容を文章に書き起こしました。 次に、書き起こしたテキスト情報について自然言語処理を用いて分析し、品詞や構文の複雑さなど37の特徴量を抽出しました。 さらに、サポートベクターマシンという機械学習アルゴリズムを用いて、これらの特徴量からパーキンソン病患者と健常者を区別するモデルを作成しました。

この分析により、パーキンソン病患者は健常者に比べて、1文あたりの品詞数が少なく、動詞や格助詞の割合が高く、名詞や「えーと」などの語句（フィラーって言うらしいです）の割合が低いことがわかりました。 また、作成したモデルは80％以上の精度でパーキンソン病患者と健常者を識別することができたとのことです！80％はすごいですよね～

この研究は、自然言語処理と機械学習によってパーキンソン病患者の会話の特徴を把握し、診断の一助となる可能性を示したものですね。 今後はさらに多くのデータや特徴量を用いて精度を向上させたり、他の神経変性疾患との区別も試みたりすることで、AIを活用した新たな診断法の開発に期待が持てるんじゃないかな～っと思います。

リハビリの現場でも、パーキンソン病患者さんと会話をしていた時のことを思い出すと、そんな特徴があったようななかったような。でもそのような特徴があることは病気上、

仕方ないことだと思って理解してあげることが大事なのではないでしょうか。そんな気持ちで患者さんのお話を聞くと、会話の裏側にある気持ちや感情を理解できるんじゃないかな～と思います。

詳細な研究内容のリンクはこちらから

https://1drv.ms/b/s!AmLCwjsySdJp3WeNSmtqDBkEFgH3?e=kybEXq

以上が本日の内容になります。日々のお仕事のお役に立てたら幸いです。

何かご意見やコメントがあれば、是非お願いいたします！