精神医学60巻1号

2018年01月発行

特集 Research Domain Criteria(RDoC)プロジェクトの目指す新たな精神医学診断・評価システム

精神医学における機械・深層学習技術活用の可能性

著者： 原聖吾¹ 藤田卓仙²³

所属機関： ¹株式会社情報医療 ²慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室 ³理化学研究所医薬プロセス最適化プラットフォーム推進グループ

ページ範囲：P.69 - P.73

はじめに
　医療分野において，機械学習・深層学習に代表される人工知能技術の活用は，かつてない広がりをみせている。2017年2月には深層学習を用いて皮膚科専門医と同等の精度で悪性腫瘍の診断ができたとの報告⁴⁾がNature誌に掲載された。本稿では，いわゆる人工知能技術がこのように活用されるに至った歴史的経緯と，精神医学をはじめとする医療分野での応用可能性を紹介する。

参考文献

1)Aramaki E, Shikata S, Miyabe M, et al：Vocabulary Size in Speech May Be an Early Indicator of Cognitive Impairment. PLoS One 11：e0155195, 2016

2)Dean J：Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I. https://googleblog.blogspot.jp/2012/06/using-large-scale-brain-simulations-for.html

3)Drysdale AT, Grosenick L, Downar J, et al：Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression. Nat Med 23：28-38, 2017

4)Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, et al：Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 542：115-118, 2017

5)http://www.cogitocorp.com/(2017年11月6日閲覧)

6)Jackson RG, Patel R, Jayatilleke N, et al：Natural language processing to extract symptoms of severe mental illness from clinical text：the Clinical Record Interactive Search Comprehensive Data Extraction(CRIS-CODE)project. BMJ Open 7：e012012, 2017

7)Karam ZN, Provost EM, Singh S, et al：Ecologically valid long-term mood monitoring of individuals with bipolar disorder using speech. Proc IEEE Int Conf Acoust Speech Signal Process 2014：4858-4862, 2014

8)岸本泰士郎：プロジェクト「PROMPT」の概要-医療(解析センサー)機器や解析手法の特徴及び人工知能の活用の実際．医療分野におけるビッグデータ並びにICT・AIの利活用の最新動向．創薬資源調査報告書．公益財団法人ヒューマンサイエンス振興財団，pp41-47, 2017

9)岸本泰士郎，リョウコクケイ，工藤弘毅，他：情報通信技術や機械学習を活用した精神疾患重症度評価への取り組み．情報管理 60：574-582, 2017

10)Miura K, Hashimoto R, Fujimoto M, et al：An integrated eye movement score as a neurophysiological marker of schizophrenia. Schizophr Res 160：228-229, 2014

11)大塚デジタルヘルス：https://www.mentat.jp/jp/

12)Place S, Blanch-Hartigan D, Rubin C, et al：Behavioral Indicators on a Mobile Sensing Platform Predict Clinically Validated Psychiatric Symptoms of Mood and Anxiety Disorders. J Med Internet Res. 2017：e75. doi：10.2196/jmir. 6678.

13)Reece RG, Danforth CM：Instagram photos reveal predictive markers of depression. EPJ Deta Science 2017 https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0110-z

14)宗未来，竹林由武，関沢洋一，他：“声”だけで，うつ病はどこまで診断可能か？〜音声感情認識技術にアンサンブル型機械学習モデルを応用したうつ病スクリーニング機能に関する精度の検証．RIETIディスカッション・ペーパー．16-J-054，独立行政法人経済産業研究所，2016

15)宗未来，関沢洋一，竹林由武：人工知能で，人のこころは癒せるか？：人工知能(自然言語処理)フィードバック機能搭載型のインターネット認知行動療法(iCBT-AI)の抑うつ者に対する世界初の効果検証(無作為統制試験)．RIETIディスカッション・ペーパー．16-J-059，独立行政法人経済産業研究所，2016

16)Walsh CG, Ribeiro JD, Franklin JC：Predicting Risk of Suicide Attempts over Time through Machine Learning. Clin Psychol Sci 5：457-469, 2017

17)Woody ML, Owens M, Burkhouse KL, et al：Selective Attention Toward Angry Faces and Risk for Major Depressive Disorder in Women：Converging Evidence From Retrospective and Prospective Analyses. Clin Psychol Sci 4：206-215, 2016

18)Yahata N, Morimoto J, Hashimoto R, et al：A Small Number of Abnormal Brain Connections Predicts Adult Autism Spectrum Disorder. Nat Commun 7：11254. doi：10.1038/ncomms11254.(2016)