アルツハイマー病やパーキンソン病の患者が徐々に記憶を失い、運動能力を失い、介護を親族に完全に依存せざるを得なくなるというイメージは、高齢化が進む多くの国で、恐ろしいイメージとなっています。しかし、コンピューター断層撮影（CT）、磁気共鳴画像（MRI）、陽電子放出断層撮影（PET）といった現在の診断方法のほとんどは、症状が明らかに現れた場合にのみ診断に用いられています。ベトナム韓国科学技術研究院（VKIST）の科学者によると、これらの装置は扱いにくく、高度な専門知識を必要とし、費用も高額であるため、医師が必要と判断した場合にのみ病院で検査を受けることができます。これは、早期介入によって病気の進行を遅らせ、患者の生活の質を向上させる「黄金期」の機会を逃していることを意味します。
K-Mediフォーラム2025において、統合技術開発部門の研究者であるド・ホン・フック理学博士率いるVKIST研究チームは、睡眠中に収集されたEEG（脳波）信号と機械学習アルゴリズムを組み合わせ、脳異常の早期兆候を検出する研究を発表しました。
「EEGは非侵襲的で低コストな手法であり、ウェアラブルデバイスとして設計すれば、自宅でのモニタリングに完全に導入できます。AIと組み合わせることで、人間の目では検知が難しい脳の電気信号のごく小さな変化を特定できるようになります」とフック師は述べています。
VKIST 研究チームは、K-Medi Forum 2025 で脳波測定 (EEG) と機械学習アプリケーションに関する研究を発表します。
研究チームによると、脳波測定は頭部装着型デバイスを用いて行われ、覚醒、睡眠（N1、N2）、深睡眠（N3）、レム睡眠といった様々な睡眠段階における脳波を記録できる。各段階における特徴的な脳波は機械学習アルゴリズムによって分析され、神経変性に関連する異常を検出する。
注目すべきは、VKIST のモデルは病気の検出に焦点を当てているだけでなく、睡眠の質と注意力を評価することも目的としていることです。この 2 つの要因は、アルツハイマー病やパーキンソン病の患者の初期に影響を受けることが多いのですが、見落とされがちです。
「私たちはベトナム人の脳波特性に合ったリラックスできるコンテンツを提供し、睡眠と長期的な健康の改善に貢献できるパーソナライズされたシステムを開発しています」とフック師は語った。
VKISTが開発したEEGデバイス。
従来の脳波システムは大きく、高価で、病院環境での操作が必要ですが、VKISTが研究しているウェアラブル脳波デバイスはコンパクトで使いやすく、特に自宅での長期モニタリングに適しています。これは、多くの国際的なバイオメディカルセンターが、 医療を治療センターから地域社会における積極的なケアへと移行させようとしているトレンドでもあります。
VKISTは研究モデルに留まらず、研究開発協力、技術移転を拡大し、これらのスマートEEGソリューションの商業化に向けて産業界のパートナーを探していると述べています。開発の方向性として、同研究所は、高齢者の割合が増加するベトナムの医療システムに、効果的で低コストの早期診断ツールを提供することに貢献したいと考えています。
出典: https://mst.gov.vn/vkist-gioi-thieu-giai-phap-eeg-ung-dung-ai-huong-di-moi-trong-chan-doan-som-benh-thoai-hoa-than-kinh-197250801134244784.htm
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