慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室 教授　三村 將 氏 インタビュー

「AI×自然言語」が実現する患者の尊厳に配慮した認知症検査

慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室 教授／慶應義塾大学病院 副病院長　三村 將 氏　インタビュー

慶應義塾大学 医学部
精神・神経科学教室 教授
慶應義塾大学病院 副病院長
三村 將 氏

2021年4月、FRONTEOはAI医療機器「会話型 認知症診断支援AIプログラム」の臨床試験を開始しました。臨床試験の治験調整医師である三村將教授に、自然言語解析を認知症診断支援に用いるメリットや、臨床現場での活用の可能性についてお話しいただきました。

■ 「言葉」はアルツハイマー型認知症の評価指標に向いている

━━━　FRONTEOの「会話型 認知症診断支援AIプログラム」は、医師などの医療者と患者との間で交わされる会話、すなわち自然言語をAIが解析します。現在、AIを活用した認知症診断支援には、画像や声の抑揚、表情などを用いる多様な選択肢があり、それぞれに研究も進んでいますが、その中で先生が言語に注目された背景は。

　認知症の診断を行う際に用いられる検査には、スクリーニングとして用いられる神経心理学的検査（認知機能検査）であるMMSE（Mini-Mental State Examination）、長谷川式簡易知能評価スケールなど、様々な方法があります。これらの検査を実施する際の問題の1つは、患者にとって「検査をさせられている感」が強いことです。そのため、特にプライドの高い人や教育水準の高い人などは、検査や一部の質問内容に対して抵抗感を抱くケースがあります。そうした人々を含めてユニバーサルに使えるような診断支援ツールが必要でした。
　検査を強いられるのを嫌って、メモリークリニックなどの受診を避けるという人は結構います。また、検査をする医療者側も、決して好んで負担の大きい検査や患者のプライドを傷つける質問をしたい訳ではありません。
　本AIプログラムのような自然会話に基づく評価は、検査をする側・される側の双方にとって非常に負担が少なく、検査を受ける患者の尊厳や気持ちに配慮しつつ、通常の診察を通して診断に資する情報が得られる点が、大きなメリットです。

━━━　その他に、言語ならではの長所はありますか。

　アルツハイマー型認知症（Alzheimer’s Disease、以下：AD）の患者は、実は言葉の処理に問題があっても、比較的コミュニケーションが維持される傾向があるため、会話のデータを診断に用いるのは合理的だといえます。一方、記憶を用いた評価の場合、記憶障害のある患者は回答を嫌がったり、「自分はこんなこともわからなくなってしまった」と苦痛を感じたりしてしまう恐れがあります。他方で、運動機能などに基づく判定は、初期のADでは運動機能は比較的保たれるため、あまり参考になりません。その意味で、言葉の使い方は、疾患に伴って障害が現れ、それに注目することにより評価が可能となる指標として適切だと考えます。

　言葉には、会話の内容や言葉の使い方、話し方、話す量、音声やスピード、抑揚など、多くの情報が含まれ、言語の意味的関連性や形態的要素などは、話し手の問題点や障害、症状を鋭敏に反映します。このことは経験則としては昔から指摘されており、経験豊富な認知症の専門医などは、患者との会話から、認知症の可能性をかなり初期の段階で捉えられるケースもあります。しかし、それにはかなりの熟練を必要とします。
　本AIプログラムのようなAIアシステッドな診断支援ツールの活用により、知識・経験豊富な医師による判断と近い形で認知症の有無を捉えられるのは、臨床上、大変有用です。さらにそれが神経心理学的検査の成績などとも一致し、客観的評価として活用し得る点も重要なポイントです。
　これらを総合的に踏まえると、言語を用いた初期の認知症のスクリーニングは、AIを活用した評価に非常にマッチしているといえます。

━━━　会話型 認知症診断支援AIプログラムを臨床現場で使用するに当たり、留意すべき点や課題は何でしょうか。

　本AIプログラムは、あくまでも診断「支援」プログラムであり、認知症診断そのものではないこと、つまり、これだけで認知症か否かを診断するわけではなく、あくまでも診断の一助の位置づけであることを、十分に理解しておいていただきたいです。
　これは、他の認知症に関する検査にも当てはまります。検査には一応のカットオフポイントがあり、スコアがそれ以上か以下かで認知症の可能性を判断しますが、そうしたスコアは検査時の患者の体調や意欲などによっても変動します。そのため、本AIプログラムも含め、検査結果は診断のための手段の1つとして考えるべきです。最近は、さらに脳のMRIや脳血流SPECT、血液バイオマーカー、脳のPETなど様々な検査がありますが、これらもすべて同様です。
　認知症は罹患しているか否かを単純に白黒で判断する疾患ではなく、症候群や状態像として捉えることが大切であり、記憶力や認知機能が低下して日常生活や社会生活、仕事などに影響を及ぼす状態、また生活を1人で十分に営めない状態になったら、認知症と診断されます。健常者、軽度認知障害（Mild Cognitive Impairment、以下：MCI）、ADは連続線上にあり、その線引きは簡単ではありません。検査は有用ですが、あくまで参考とする材料であり、臨床診断は医師が総合的な見地から行うことが不可欠です。

　半面、検査は診療の基本でもあり、得られた情報を早期診断・早期治療に役立てることは非常に重要です。FRONTEOのAIプログラムは、神経心理学的検査などと概ね同等な評価・判定をできるツールとして、その代替になり得ると考えます。また、認知症診療は診断して終わりであってはいけません。それでは診断でなく「宣告」です。認知症、またはその疑いの人をスクリーニングし、早い段階で適切な治療や対応に繋げることこそが大切です。

■ 将来展望「学習し成長していく機能に期待」

━━━　本AIプログラムの現在実施中の臨床試験では、AIは認知症相当・健常者相当の2値分類で判定を行います。将来的にはMCIの早期発見、重症度のより詳しい判定などを行えるよう、さらなる開発を進める計画です。臨床医の視点からは、どの部分に優先的に取り組むことが望ましいと思われますか。また、どのような使われ方が想定されますか。

　認知症対策としてMCIの見極めは、大変重要になるでしょう。現時点ではADに対する根治療法はありませんが、世界中でそれに繋がる疾患修飾薬などの開発が進められています。これが実際に使用されるとなると、MCIの診断は非常にクリティカルなものとなり、臨床において実用的に判定を行える機能には大きな意味があると考えます。特にMCIの後期から軽度ADと呼ばれる段階に対して臨床試験を実施する、あるいは薬の適応や使用方法を検討する際には、AIによる客観的な評価の活用が極めて大きなミッションとなると予想されます。
　一方で、MCIは現状では公的医療保険制度による治療の対象ではありません。厚生労働省も医療費抑制の点から、当面は対象拡大は想定していないでしょう。そう考えると、まずは既存の枠組み内でのADの治療選択に資する重症度評価を行えるように開発を進める方が現実的かもしれません。抗認知症薬の使用開始、または服用中止や切り替えのタイミングを決める判断材料にAIの判定を活用するなど、本AIプログラムを薬物療法のガイドライン等にリンクさせ、標準的な治療への入り口につなげられるような活用が期待されます。
　さらに、今後行われるADの根治療法／疾患修飾薬の開発において、本AIプログラムによる検査を付加し、新たな評価基準として追加することも考えられます。治験においても医師と患者は必ず会話をするので、日常臨床の場面だけでなく、治験プロセスの中での活用の可能性も十分にあると思います。
　今後の開発や医療現場での使用によって、さらにAIプログラムが学習・成長し、より臨床に役立つ機器となることを期待します。

━━━　最後に、臨床現場の医師・医療者に向けてメッセージをお願いします。

　現在、認知症・MCIの人は合計1千万人以上に上ると推計されています¹⁾。これは認知症や高齢者医療の専門医だけではとても対応できる数ではありません。一般の開業医の方々も認知症についてある程度の知識を持って適切に対応する、地域で皆で診ていくことが非常に重要です。とはいえ、一般的な内科や整形外科のクリニックで認知症の検査を行うのは、現実的には難しいでしょう。
　そうした実情を踏まえると、患者との通常の会話をAIで解析するだけで神経心理学的検査などと同等の情報を得られるならば、大変実用的であり、これを活用しない手はないと思います。

1) 厚生労働省：認知症施策の総合的な推進について（参考資料）,
https://www.mhlw.go.jp/content/12300000/000519620.pdf［2021.6.24確認］