この記事では、認知症の早期発見に役立つ作業記憶テストに関して、その基本と新しいテストシステムの研究を紹介します。
目次
認知症と作業記憶

作業記憶とは
認知症は早期発見が大事だと言われていますが、認知症の初期症状にあたる軽度認知障害における特徴の一つとして作業記憶の低下が挙げられます。
作業記憶とは認知心理学の用語です。作業や動作に必要な情報を短期的に記憶して処理する能力で、私たちの行動や判断に影響していると言われています。
作業記憶における能力の高さは人それぞれ異なり、もともとの個性に加えて訓練によって高くなることもあれば、年齢などの影響で能力が低下することもあります。作業記憶の能力が低下すると、必要なことを忘れやすくなったり、運動が苦手になったり、会話を続けることが難しくなったりします。
作業記憶テスト
認知症の早期発見に関わる作業記憶評価の方法はいくつかありますが、例としては下記3つの有名なテストがあります。
- CBTT:Corsi block tapping task(コルシブロックタッピングタスク)
- AWMA:Automated Working Memory Assessment(オートメイティッドワーキングメモリアセスメント)
- HURoW:Hiroshima University Computer-based Rating of Working Memory(広島大学コンピューターベースドレーティングオブワーキングメモリ)
今回はグローバルで最も一般的に使用される作業記憶テストの一つであるCBTTに焦点を当てます。
なお、作業記憶に関係なく認知症を検査する一般的なテストについては、下記でまとめて紹介しています。
▶︎認知症を調べるスクリーニングテストと各種検査を解説 セルフテストも紹介
CBTTとは
食器棚からカップを取り出す、車を運転するなど、日常のタスクには位置情報を記憶する必要がある作業が多く存在します。その中で役立つ脳の機能は、空間記憶とも呼ばれます。
CBTT(Corsi block tapping task(コルシブロックタッピングタスク))とは、空間記憶に関連する作業記憶を測定するのに適したテストです。なおCBTと略されることもあります。
2007年にイギリスの研究者が発明し、発表以降は他の研究者らにより改良が加えられてきました。
基本的には、9つ程のブロックを被験者が指示されたパターン通りにボードに配置することを繰り返します。どれだけ複雑で長いパターンを正しく配置できるかがスコアになります。
CBTTは認知症やアルツハイマー病などの状態を分析するだけでなく、子供の発達やコンピューターの研究にも使われています。
CBTTの課題点
従来のCBTTは、テストを行う上で採点側のヒューマンエラーが発生しやすいという欠点がありました。
そこでヒューマンエラーが起きないようにコンピュータを使用したCBTTシステムが制作されました。しかし、コンピュータ版のCBTTは平面モニターを使用するため、通常は3次元空間で物や出来事を把握している高齢者の直感力が発揮されにくくなります。
そのためコンピュータ版のCBTTでは結果が安定しないという欠点が生まれています。
他に、センサーを利用した方法も考案されましたが、設置の大変さや精度の低下が課題になっています。
このように、精度を保ちつつヒューマンエラーが少ない、設置が楽なCBTTのシステムを作ることが課題となっています。
研究紹介:新CBTTシステム
上記の課題に対して、台湾の研究者らがLED、マイコン(マイクロコントローラー)、Bluetoothなどの技術を用いて自動的にスコアリングする立体的なCBTTシステムを開発しました。以下ではその内容を紹介します。
参照する科学論文の情報
著者:Chih-Lung Lin, Ting-Ching Chu, Meng-Hsuan Wu, Ming-Yang Deng, Wen-Ching Chiu, Chien-Hsu Chen, Pi-Shan Sung, Wen-Lung Tsao, Tsung-Chih Lin
機関(国):国立成功大学(台湾)、大林慈済医院(台湾)、逢甲大学(台湾)
タイトル:Evaluation of Novel Cognitive Assessment System for Testing Visual Memory of the Elderly
URL:10.1109/ACCESS.2021.3065684
なお、認知症とテクノロジーに関する研究は下記の記事でも取り上げているので是非チェックしてみてください!
▶︎世界の「介護+AI」の研究論文を読んでみよう!論文の探し方・役立て方
▶︎VRゲームで軽度認知障害(MCI)が改善!認知テストや脳波、身体テストで効果を確認
▶︎VRで高齢者の日常生活動作(ADL)に関わる認知機能を評価 イタリア・アメリカの研究グループが開発
ブロック型デバイスとアプリを用いた新CBTTシステムの概要
台湾の研究者らが考案したシステムの概念図を以下に示します。

LED搭載のブロック型デバイスを用いてCBTTを行う方式で、スコアは自動で集計されます。さらに集計されたデータの統計結果はクラウドを経由して各専門家(介護職、医師)に対して送られます。
このシステムを構築する上で、ブロック型デバイスや自動スコアリングソフトは独自に開発されました。
なお、実施されるCBTTの内容は前述した通常のCBTTと同じです。

ブロックが光る順番に従って被験者がタップを行います。上図の(a)は光る順番通りにタップするモード、(b)は光る順番と逆の順番でタップするモードの様子を表しています。
また下図のように、ブロックは様々な形で積み重ねることができます。

上図において、ブロックの画像横に表示されているのは、本システムで使用されるスマートフォンアプリの画面です。スマートフォンアプリ(およびスマートフォン操作者)は無線を通してブロックから情報を受け取り、被験者のスコアをアップロードする役割を持ちます。
実験でコンピュータ版と比較した結果
開発されたシステムの性能を確かめるために行われた実験には、12人の高齢者(平均年齢は55.3歳)と12人の若年層(平均年齢12.7歳)が被験者として参加しました。
実験では、コンピュータで行う平面的なCBTTも同時に実施されました。ブロック型のデバイスを使用したシステムの性能を比較分析するためです。

実験から得られたデータからは、以下の分析結果が出ました。
- 年齢によるスコアの差が確認された(若年層のスコアが高かった)。
- 高齢者にとってブロック型デバイス版のスコアはコンピュータ版のスコアよりも48%優れていた。
- 若年層にとっては二つのCBTT方式でスコアに差はなかった。
研究者らはデータ集計と統計の結果から、今回開発された(ブロック型デバイスを使用した)システムがCBTTにおいて正確な測定を行えることを結論付けました。
まとめ
この記事では、認知症の早期発見に役立つ作業記憶テストに関して、その基本と新しいテストシステムの研究を紹介しました。
紹介した研究は、従来から信頼されている手法であるCBTTを、比較的新しい技術(スマートフォンアプリ等)でアップデートする取り組みを行なった点において他に類を見ないものでした。
CBTTの課題であった「精度を保ちつつヒューマンエラーの少ない、設置が楽なシステムを作る」というテーマに対して貢献している研究結果が得られています。追加の試験やコスト面などの検証を経て、製品として普及していく展開も期待できますね。
認知症の兆候を誰でも手軽にチェックできるツールが登場すれば、早期発見によって助かる人が増える可能性があります。今後も、こうした研究が進んでいくと良いですね!
