東京大学大学院総合文化研究科附属進化認知科学研究センター・小池進介准教授、東京大学医学部附属病院精神神経科・笠井清登教授、浜松医科大学医学部精神医学講座・山末英典教授(前東京大学医学部附属病院精神神経科准教授)らの研究グループは、慢性期統合失調症、発達障害、および健常対照の方から計測された磁気共鳴画像(MRI)の脳構造データを用いて機械学習を行い、疾患群同士でも70%以上を判別可能な機械学習器を開発しました。 これまでの精神疾患脳画像を用いた機械学習は、主に疾患群と健常群を分けるものでした。しかし、臨床現場ではほぼすべての対象者が研究上は疾患群であり、その中での鑑別診断、つまり疾患Aと疾患Bどちらか、という技術が求められています。 今回開発した機械学習器は、統合失調症の異なる臨床病期(精神病ハイリスク、初回エピソード精神病)(注1)の脳画像データを当てはめると、統合失調症、健常対照どちらか