自然会話からの認知症進行推定モデルの構築

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IIS25073

グループ名：【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日：2025/9/18

タイトル(英語)：Development of a Dementia Progression Estimation Model from Natural Conversation

著者名：吉井 慈恩(沖縄工業高等専門学校),竹内 聖里(沖縄工業高等専門学校),中平 勝也(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語)： Jion Yoshii(National Institute of Technology Okinawa College),Shori Takeuchi(National Institute of Technology Okinawa College),Katsuya Nakahira(National Institute of Technology Okinawa College)

キーワード：日常会話分析,自然言語処理,生成ＡＩ,深層学習,ＢＥＲＴ,Daily Conversation Analysis,Natural Language Processing,Generative AI,Deep Learning,BERT

要約(日本語)：認知症患者の増加は深刻な社会課題である。本稿では、日常生活での自然な会話から認知症の早期兆候と認知症の進行度合いを判定する技術を提案して評価を行う。認知症は、その進行度合いに応じて、会話内の文法構造が崩壊したり、質問に対する回答の逸脱の度合いが大きくなることが知られている。そこで、生成AIで作成した正常な日常会話と実際の会話の内容を比較することで認知症進行度合いを予測するニューラルネットワークモデルを構築する。このモデルをスマートフォンに組み込み、認知症の早期対応と介護負担軽減へ貢献する。

要約(英語)：The increase in dementia patients is a serious social issue. In this paper, we propose and evaluate a technology that determines early signs of dementia and the degree of dementia progression from natural conversations in daily life. It is known that as dementia progresses, grammatical structures in conversation break down and the degree of deviation in responses to questions increases. Therefore, we construct a neural network model that predicts the progression of dementia by comparing normal daily conversations generated by AI with actual conversations. This model is integrated into smartphones to contribute to early intervention for dementia and reduce the burden of care.

本誌：2025年9月21日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ：39-42p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,286Kバイト