AI技術を用いて一時停止交差点での不安全運転行動を予測するモデルを作成した。その結果、Rey Auditory Verbal Learning Testの初回の即時再生の点数と不安全運転リスクが強く関連することが示された(業績1)。次に、MRIを用いて背外側前頭前野-頭頂葉領域の灰白質体積変化と健常高齢者の不安全運転リスクとの関連を明らかにした(業績2)。さらに拡散強調画像を用いて上縦束の白質構造が不安全運転群で障害されていることを示した(業績3)。以上より、我々は背側注意ネットワーク異常に基づく注意機能障害が健常高齢者の不安全運転に関与している可能性をAI技術を用いて世界で初めて報告した。
We attempted to create a model to predict unsafe driving behavior at stop-and-go intersections using AI technology. The results showed that first-time immediate replay scores on the Rey Auditory Verbal Learning Test were strongly associated with risk of unsafe driving. Next, we used MRI to determine the association between gray matter volume changes in the dorsolateral prefrontal-parietal region and risk of unsafe driving in healthy elderly people. Furthermore, using diffusion-weighted imaging, we showed that the white matter structure of the superior longitudinal bundle was impaired in the unsafe driving group. We thus report for the first time in the world the possibility that attentional dysfunction based on abnormalities in the dorsal attentional network is associated with the unsafe driving of healthy elderly people using AI technology.

研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2020～2022
課題番号 : 20H03607
研究分野 : 精神医学