うつ病におけるAI利用（理論・技術・臨床・社会実装）
うつ病におけるAI利用（理論・技術・臨床・社会実装） Ⅰ．前提整理 うつ病とは「脳の病気」ではなく「状態空間の歪み」 近年の理解では、うつ病は単一の原因疾患ではなく、 認知（思考の歪み） 情動（快・不快の振れ幅低下） 行動（回避・活動低下） 生理（睡眠・自律神経・炎症） 社会（孤立・役割喪失） が 時間的に絡み合った動的状態 と捉えられています。 👉 ここで重要なのが、 「静的診断（DSM）より、動的モニタリングが重要」 という点です。 AIはまさにこの「動的・多変量・時系列」を取扱うのが得意です。 Ⅱ．AI活用の5つの主要領域 ① 早期検知・予測（Pre-diagnosis AI） ● 利用データ スマホ操作（入力速度、ミス率、夜間使用） 音声（声量、抑揚、発話間隔） 歩行・活動量（ウェアラブル） SNS・日記の言語特徴 ● AI技術 自然言語処理（感情極性・語彙多様性） 音声感情認識 時系列異常検知 ベイズネット・LSTM ● 意義 「本人も気づかないうつの芽」を検出 受診前介入（予防的支援）が可能 ※ すでに研究レベルでは「自殺リスクを数週間前に予測」するモデルも存在します。 ② 診断補助AI（Clinical Decision Support） ● 医師の代替ではない AIは診断を「下す」のではなく、 医師の見落としを減らす 臨床的仮説を複数提示する 役割です。 ● 具体例 抑うつ vs 双極スペクトラムの鑑別 うつ＋発達特性（ASD/ADHD）の重なり検出 薬剤反応性の予測（SSRI不応例） 👉 「この人のうつは、どのタイプか」 という層別化（stratification）にAIが効きます。 ③ 治療支援AI（Therapeutic AI） 1）CBT（認知行動療法）支援AI 自動思考の抽出 認知の歪み分類 代替思考の提示 → 24時間使えるセラピスト補助 2）行動活性化AI 活動量低下の検知 小さな行動提案（負荷調整） 成功体験の可視化 3）対話型AI（メンタルヘルスチャット） 傾聴 正規化 ...