Artificial Intelligence-Assisted Personalized Mixed Reality Rehabilitation for Older Adults With Mild Cognitive Impairment and Sarcopenia: A Randomized Controlled Trial

加齢とともに、二つの静かな課題が同時に進行し、自立を損なわせることがよくあります。一つ目は、軽度認知障害として知られる思考スキルの緩やかな低下であり、記憶や計画を立てることが少しずつ難しくなりますが、日常生活は依然として維持できる状態です。二つ目は、サルコペニア、すなわち筋肉量と筋力の漸進的な減少であり、これによって動きが鈍くなり、転倒のリスクが高まります。これら二つの状態は頻繁に併発し、困難なサイクルを生み出します。筋肉が弱くなると活動的であることが難しくなり、活動の欠如が筋肉の減少を加速させ、さらに両方の要因が精神を曇らせる原因となります。従来のリハビリテーションは通常、身体のための運動や脳のためのパズルといった具合に、一つの問題に一度に一つずつ取り組むものであり、個人の変化するニーズに合わせて両方を統合的に提供することは稀でした。

研究者たちは、物理的な動きと精神的な挑戦を単一の没入型の体験の中に組み合わせることで、このサイクルを打破できるかどうかを探求し始めています。彼らは、現実世界とデジタル上のオーバーレイ（重ね合わせ）を融合させた「複合現実（ミックスド・リアリティ）」と呼ばれる技術を用いて、思考と動きを同時に要求する魅力的なタスクを作成するシステムをテストしています。最近の研究を動機づけている問いは、これらのシステムに人工知能（AI）を加えることで、トレーニングをより効果的にできるかという点です。患者のパフォーマンスをリアルタイムで分析できるコンピュータプログラムを用いることで、セラピストは、改善を促すのにちょうど良い難易度を自動的に調整し、挫折感を与えることなく刺激を与え続けるワークアウトを作り出すことを目指しています。このアプローチは、心と筋肉の連動した衰退に対処するため、一つの統合されたセッションの中で、人間を丸ごと治療することを目指しています。

Funrehab Co., Ltd.と全州大学の研究者による最近の研究は、このアイデアを検証しました。彼らは、軽度認知障害とサルコペニアの両方の診断を受けた65歳以上の高齢者40名を募集しました。参加者は二つのグループに分けられました。一方のグループは、レジスタンスバンドを用いた運動、バランス訓練、および紙と鉛筆を用いた精神的タスクを含む、理学療法士による標準的なリハビリテーションプログラムを受けました。もう一方のグループは、AI支援型の複合現実システムを使用しました。このシステムは、参加者がジョイスティックで操作するインタラクティブなタスクを画面上に提示します。このグループのユニークな特徴は、AIプログラムが常に参加者の健康データと過去のセッションでのパフォーマンスを分析していたことです。この情報に基づき、システムは毎回のセッションの前に、タスクの難易度、参加者が到達すべき距離、および精神的挑戦の複雑さを自動的に調整しました。

両グループとも4週間のトレーニングを行い、30分間のセッションを20回完了しました。研究者たちは、記憶、注意、言語を評価するモントリオール認知アセスメントと呼ばれる標準的なテストを用いて、全般的な認知機能を測定しました。また、握力計を用いた握力の測定、体組成計による筋肉量の測定、および6分間歩行テストによる歩行距離の測定により、身体的な強さを測定しました。4週間後、結果にはグループ間で明確な差が見られました。AIシステムを使用したグループは、標準的な運動を行ったグループと比較して、認知テストのスコアにおいて有意に大きな改善を示しました。思考テストのスコアがより急激に上昇したことは、AIシステムによるパーソナライズされた適応的な性質が、固定されたルーチンよりも効果的に脳を刺激したことを示唆しています。

しかし、身体的な結果については異なる物語がありました。両グループとも歩行距離が伸び、筋肉量を維持しましたが、AIグループが標準グループよりも高い身体的改善を示すことはありませんでした。研究者たちは、このハイテクシステムは精神的なパフォーマンスを高めることには優れているものの、この短い期間内では、従来の療法に対して追加的な身体的利益をもたらさなかったことを発見しました。AIグループの参加者は、ジョイスティックを使用している際のハンドムーブメント（手の動き）の探索的測定も行いました。これらの測定では、週が進むにつれて動きがより遅く、かつ一定になったことが示されており、これは彼らがタスクに対して戦略を適応させていたことを示唆していますが、研究者たちは、これは変化の観察であり、より優れた運動制御の決定的な証明ではないと述べています。

研究では、参加者がトレーニングをどのように感じたかも調査されました。彼らは、転倒することなく日常業務を遂行できる能力に自信を感じていると報告し、全体的な生活の質（QOL）についても評価しました。両グループとも、これらの領域で改善が見られましたが、ここでもハイテクグループと標準グループの間に有意な差はありませんでした。AIシステムは安全で許容可能なものであることが分かり、参加者は低いレベルの挫折感を報告し、タスクを完了するための十分な時間があると感じていました。精神的な努力の要求は高かったものの、これは二重の性質を持つトレーニングであることを考えると予想通りであり、システムがめまいや吐き気を引き起こすことはありませんでした。

研究者たちは、人工知能支援型の複合現実は、認知機能と身体機能の両方が低下している高齢者の思考スキルを向上させるための有望なツールであるが、身体的な強さに対する「魔法の杖」にはまだなっていないと結論付けました。この研究は、AIがタスクの難易度を絶えず調整できる能力が、脳を適応させ改善させる鍵である可能性を示唆しています。しかし、身体的な恩恵は、ハイテクなシステムであるか伝統的なシステムであるかにかかわらず、リハビリテーションを行う行為そのものから得られるようです。著者らは、これが小規模で短期間の研究であることを強調しており、これらの知見を確認し、長期にわたって効果が持続するかどうかを見るためには、より大規模な試験が必要であるとしています。現時点では、この研究は、リハビリテーションが、特に心身の鋭さを維持するという複雑な課題において、受け取る人と同じくらいユニークで応答性の高いものになるという、希望に満ちた展望を提示しています。