2025年10月29日、順天堂大学大学院医学研究科・中島円准教授と電気通信大学大学院情報理工学研究科・坂本真樹教授らの共同研究グループによる、軽度認知障害（mild cognitive impairment：MCI）の早期発見に関連する論文が公開されました¹。

オノマトペを用いた認識テストと機械学習のタッグによるスクリーニング手法に有効性

　本研究では、オノマトペ（擬音語・擬態語）を活用した認識テストに機械学習技術を組み合わせることで、MCIの早期発見のためのスクリーニング手法の有効性が検証されました²。

　今回検証された「sound symbolic word texture recognition test（SSWTRT）」は、12枚の素材表面の画像を患者に見せ、「ぬるぬる」「ふわふわ」といった８種類のオノマトペのなかから、最もその質感をよく表すと思うものを選んでもらうテストです。その結果を健常若年者群の平均値と比較し、質感認知能力を判定します²。
　本研究ではSSWTRTにより、従来の分類と同等の精度で、短時間・非侵襲的にスクリーニングできることが示され、今後の展望として、認知症各タイプへの適用や多言語対応なども挙げられています²。

1．Nozaki Y，Kamohara C，Abe R，et al．：Machine learning-based detection of cognitive decline using SSWTRT：classification performance and decision analysis．Front Artif Intell 2025；8：1689182．
2．順天堂大学ホームページ：音の響きで「ものの手触り」を言い表す力で認知機能低下の早期発見―オノマトペを活用した早期認知症診断への機械学習の応用―．
https://www.juntendo.ac.jp/news/25556.html（2025.12.20アクセス）

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