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精神科領域における代表的な精神障害の多くは症候群であり、特異的バイオマーカーは現在のところ存在していない。そのため、精神科領域における診断は主に患者の訴える症状をもとに行われており、採血検査や脳画像検査は診断補助ではなく器質性疾患の除外目的で行われることが多い。そうしたなかで、近年の技術の発展に伴い、患者の脳画像検査、脳波、体動などと機械学習を組み合わせることによって、精神疾患の診断や治療効果予測などを行うモデルを構築する試みが数多く行われるようになってきている。このような研究がさらに発展していくことで、個別の症例への診断補助が可能となるうえ、精神疾患の病態解明に寄与する可能性があり、期待が持たれている。本稿では、機械学習を用いた新しい試みについて紹介する。(著者抄録)

精神医学では診断基準を用いた操作的診断を行うことで、評価者間一致度を保っているが、精神疾患の顕在発症前の症状は、鑑別が困難であり、症状自体が見落とされることも多い。こうした中、自然言語処理を用いることで、精神症状の定量評価や、精神疾患の発症予測が可能となっている。また、ビッグデータの解析によって、自殺企図の可能性の予測や、従来の解析では見出せなかった関係性を明らかにすることができるようになってきている。精神医学において機械学習やdeep learningの応用が寄与する影響は決して少なくない。(著者抄録)

精神疾患における腸内フローラ-腸-脳軸にかかわりが注目されている。臨床研究の報告もここ数年で飛躍的に増えており、多くの精神科領域の疾患において腸内細菌叢の乱れ(dysbiosis)の関与が示唆されている。また、dysbiosisを復する目的で、probioticsやprebioticsなどによる介入、健康なヒトの糞便中の腸内細菌を移植する腸内細菌叢移植療法という新たな治療法の知見も少しずつ報告されている。概日リズムの乱れや術後せん妄など、集中治療領域における脳神経系の課題についても、わずかではあるが腸内細菌の関連についての報告がみられている。本稿では、主に腸内細菌の視床下部-下垂体-副腎系(hypothalamus-pituitary-adrenal axis:HPA axis)に関連したメカニズムに着目し、その脳-腸相関にかかわる病態と、集中治療領域への応用について考察する。(著者抄録)

精神科領域における代表的な精神障害に対する特異的なバイオマーカーは現在のところ存在していない。操作的診断によって評価者間信頼性は保たれているが、患者の訴えを読み取るうえで、医療者の主観が介在することは避けられない。近年の機械学習の活用により、画像・音声データの解析や、ウェアラブルデバイスの装着によって、患者の精神症状の定量評価を行うことが可能になってきている。これによってより正しい診断、治療効果の判定を行うことができるようになり、これまでのエビデンスをさらに洗練させることに有用であろう。また、解析手法として機械学習を活用することで、ビッグデータの解析が可能になり、患者個人のデータに対して予測を行うことで、従来の解析では見出すことのできなかった関係性を発見できるようになる可能性がある。機械学習の活用が精神医学のエビデンスに寄与する影響は決して少なくない。(著者抄録)

高齢化が進行するわが国では、遠隔医療の高齢者への応用が期待される。海外では、遠隔精神科医療の検査精度や満足度、治療効果が対面診療と比較して劣らないことがすでに数多く報告されている。当研究室でも、高齢者を対象とした認知機能検査について遠隔と対面の比較試験を複数行い、検査結果の高い一致度を得たほか、強迫性障害に対する遠隔治療なども試みている。今後ガイドラインの整備などが進み、遠隔精神科医療が普及することが望まれる。(著者抄録)

In the field of psychiatry, there is a lack of biomarkers that are directly applicable in diagnostic settings or that clearly reflect illness severity. Due to this issue, it is often unclear how to best begin treatment, and patients' responses to treatment can be difficult to understand. In recent years, there has been a global effort to utilize information and communication technology, and to use machine learning to analyze Big Data collected through those means, in the hopes of finding biomarkers that can be used in the diagnosis of and severity evaluations for psychiatric illnesses. In this paper, we will introduce prior research that particularly focuses on using wearable devices to evaluate depression, as well as our efforts to attempt to use multiple modalities in the screening of and severity assessments for depression.

本稿では2016〜2017年度にかけて日本医療研究開発機構の委託研究として行われた「遠隔精神科医療の臨床研究エビデンスの蓄積を通じたガイドライン策定とデータ利活用に向けたデータベース構築」(J-INTEREST)の概要と成果の一部を報告する。J-INTERESTは以下に述べる3つの目標を柱として行われた。1)4つの臨床研究を通じた遠隔精神科診療の診断信頼性、有効性、安全性、利用者満足度の検証、2)遠隔精神科医療臨床研究のデータベースモデルの構築・運用、3)遠隔精神科医療の手引書暫定版の策定。いずれも遠隔医療の安全かつ質を担保した普及にとっては必須の事項であり、今後、J-INTERESTの成果をもとに、広く国民の健康に資する医療形態として発展していくことが望まれる。(著者抄録)