Ocean in Okinawa photographed by Toshiaki KOJIMA, 2018

Information

私たちは、人工知能(AI)や情報処理関連の研究開発からコンサルティング業務や介護事業まで展開する企業です。

認知症高齢者の増加に伴う問題点を解決するための認知症スクリーニングの研究開発を手掛けており、

臨床研究を進めながらシステムの試作やデータベースの制作を行っています。

また、東京都少年サッカー連盟公認の連絡網ケータイ便も提供しています。

2023

● 製品化開発Stageでは「音声マーカー」を研究開発し、認知症スクリーニングシステムの製品化開発を進めています。この技術の特徴は、” 認知症という病気の症状の特徴 ” から導出した「音声マーカー」を生成し、認知症の進行度を推定する技術です。

● 「音声マーカー」は認知症スクリーニングだけでなく、高齢者に多く診られる他の疾患にも活用できる優位性があり、この技術を幅広い医療と介護分野に活用することを目指しています。　超高齢化社会の課題を解決していくこと、それが私たちプロジェクトのミッションです。

● 一般的なＡＩ、機械学習の技術では、数理的な理論だけに基づいた説明変数（音声の高低などの音響特徴量）が選択されるため、専門的な観点からは不要な変数が取り込まれたり、有意でなくとも必要な変数が除去されたりする危険性もあります。　従って、一定の判別ができたとしても、” なぜ認知症が判別できるのか？ ” という認知症の特徴的な説明ができない、いわゆるブラックボックス (Black box) の技術となります。　私たちプロジェクトが研究開発している ” 認知症という病気の症状の特徴 ” から導出した「音声マーカー」の技術とは、決定的かつ根本的な違いとなります。　　　☞ 臨床研究データの内容：１５１７人

2017

● 日本医療研究開発機構(AMED)の研究成果展開事業研究成果最適展開支援プログラム：Ａ－ＳＴＥＰ ” ハイリスク挑戦タイプ ” 『非専門家でも短時間で実施できる軽度認知症スクリーニングツールの研究開発』の 2013年～2016年間の研究開発が、2016年11月30日に終了し、その研究成果を日本医療研究開発機構(AMED)の事後評価会で報告しました。

● この報告の概要は、基礎研究Stageの完了として、ごく一般的な音声の高低などの音響特徴量の中から、有効な音響特徴量を数理的な理論に基づいて選択して、認知症の進行度を推定するための値を算出する機械学習技術を開発した報告です。（判別精度：健常群と軽度アルツハイマー群では、感度８７．７％、特異度８５．２％、正診率８６．４％）　　　☞ 研究成果の概要

2015

● 『非専門家でも短時間で実施できる軽度認知症スクリーニングツールの研究開発』“が、4月1日に発足した国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)に移管されました。　医療の研究開発の司令塔として発足した日本医療研究開発機構(AMED)は、国の予算を一元化して、効率的に配分し、「基礎研究」からヒトへの安全性、有効性を確かめ、「製品化」するまで一貫した支援を目指すとしています。　重点分野は再生医療やがん対策、認知症対策など9つです。

2013

● 科学技術振興機構(JST)の研究成果展開事業研究成果最適展開支援プログラム：Ａ－ＳＴＥＰ ” ハイリスク挑戦タイプ ” 2013年度公募において、『非専門家でも短時間で実施できる軽度認知症スクリーニングツールの研究開発』が採択されました。　2011年度に採択された ” シーズ顕在化タイプ ” から続いてのステージアップとなりました。