ＡＴＲ（国際電気通信基礎技術研究所）を中心とする研究グループが開発したニューロフィードバック技術の精神疾患治療に向けた開発が進んでいる。その一つがＡＭＥＤ－ＤｅｃＮｅｆ多精神疾患データベースの構築である▼鬱病、統合失調症、自閉症スペクトラム障害、強迫性障害、疼痛などの患者および健常者の安静時脳機能画像を昨年度までに１９２８例収集し、今年度中には約２２００例が集まる予定。安静時のｆＭＲＩ全脳画像を解析することで、画像としての精神疾患のバイオマーカーを見つけ出すのが目的だ。従来型の人工知能では、10万人の脳画像データが必要であったが、ＤｅｃＮｅｆを用いることで、より少ない画像からも特徴量を抽出することができる▼このプロジェクトで肝になるのが画像データである。ＡＴＲでは２０１３年に撮像統一プロトコルを策定し、日本の標準となっている。しかし、９人の学生が12施設を訪問し、自らの安静時の脳画像を撮像するトラベリング・サブジェクト撮像を実施したところ、撮像プロトコルと機種で安静時のデータが分かれてしまった。つまり、ほとんどの疾患の差より、健常者の個人差、施設間の２種類（機械、被験者）の方が大きいことが明らかになった▼一方、ビッグデータの獲得は難しいものの、少数サンプルでも診断につながるアルゴリズムを開発し、自閉症スペクトラム症のバイオマーカーが開発できたほか、自閉症と統合失調症の重なりに関する関係も検証できた▼最近、ディープラーニングにばかり注目が集まっているが、本当に役立つものが何なのか、もう一度見直す必要があるだろう。