運動症状は「診察室の一瞬」でしか測れない——スマホの螺旋描画・タッピング・振戦からパーキンソン病の運動症状をAIで定量し、日内変動と進行を在宅で捉える

🌀 motus.research / parkinson-motor

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MOTUS — スマホの運動課題からパーキンソン病をAIで定量

研究プロトタイプ・螺旋・タッピング・振戦・発話から日内変動と進行を在宅で捉える（ダミーデータ）

運動課題データ 5.4千件

解析した運動課題データ

5.4千件

UPDRS-III相当の推定精度

.85

▲ 課題単位では高水準

wearing-off の検出(AUC)

.82

1年後の進行予測(AUC)

.73

▲ ここが萌芽の核心

スマホの運動課題から、AIが螺旋・タッピング・振戦・発話を解析しUPDRS-III相当を定量し、日内変動と進行を示す

運動症状は薬で日内変動し、診察室の数分では捉えにくい。在宅で1日複数回測り、wearing-off（薬効切れ）の波を可視化する。実測ではなくダミー描画。

患者の描画・タッピング見本（基準） 4–6Hz＝PD振戦帯運動課題は安静・着座で標準化・端末／姿勢で校正

推定・進行に効いた特徴上位（寄与度・ダミー）

1螺旋描画の振戦振幅・周波数（4–6Hz）26%

2指タッピングの振幅減衰・リズム乱れ22%

3発話の抑揚低下（声の単調さ）18%

4安静時振戦のパワー・左右差18%

5日内変動幅（ON／OFF差）16%

↑ 研究コード名「MOTUS」。スマホの螺旋描画・タッピング・安静時振戦・発話からUPDRS-III相当を定量し、
日内変動（wearing-off）と年単位の進行を在宅で縦断的に捉える完成イメージ。

パーキンソン病の運動症状（振戦・固縮・無動）は薬で日内変動し、診察室の数分では「その瞬間」しか測れない。UPDRS-IIIは通院時しか追えず、wearing-off（薬効切れ）は患者の主観日誌頼み。スマホの螺旋・タッピング・振戦・発話からUPDRS相当を定量し、在宅で日内変動と進行を捉える——完成したらこう見える、の外観イメージ。

上限 500万円（直接経費）学生応募可（医学生＝当事者） e-Rad 応募第2回・2026年6月上旬予定分野：神経内科 × 運動・音声AI

🔬 問い・学術的背景

パーキンソン病の運動症状（振戦・固縮・無動）は薬で日内変動し、診察室の数分では「その瞬間」しか捉えられない。UPDRS-IIIは通院時しか測れず、wearing-off（薬効切れ）の実態は患者の主観日誌頼み。神経内科を回る医学生＝当事者。先行研究はPD対健常の検出が中心だが小標本・横断にとどまる。

🎯 仮説・新規性

スマホの螺旋描画・指タッピング・安静時振戦・発話からUPDRS-III相当を「定量」し、1日複数回の在宅測定でwearing-offの波と年単位の進行を捉えられる、と仮説。新規性は検出（PD対健常）でなく、在宅縦断・日内変動の可視化・進行予測・端末横断の再現性に置く（#11の歩行・#19のうつ音声とは別軸）。

🤖 AI活用の必然性

振戦の周波数（4〜6Hz）・タッピングの振幅減衰・発話の抑揚低下という多様な運動信号を統合し、服薬・疲労・気分の交絡を補正してUPDRS相当に写像するには、マルチモーダルで説明可能なAIが要る。単一指標や人手評価では一貫した定量・予測ができない。

💰 500万円の使途

① PD患者・対照の螺旋／タッピング／振戦／発話データの多施設収集とUPDRS-IIIラベル付け・倫理審査
② 課題アプリと撮影・録音プロトコルの設計
③ 日内変動・進行予測モデルの開発と計算資源
④ 本態性振戦等との鑑別と説明UIの試作
⑤ 外部施設での検証・学会発表・プレプリント

📈 期待成果・社会実装（出口）

端末によらず再現するUPDRS相当の推定と、wearing-off・進行予測の妥当性＝学会・論文。出口はまず通院間の在宅モニタリングと薬剤調整の補助（診断・処方は神経内科）、治験の客観的アウトカム、遠隔診療連携。Hiroは神経内科を学ぶ医学生＝当事者。

※ 正直な関門：UPDRS-IIIは評価者間でばらつき、ラベル自体が不確実。安静時振戦は本態性振戦・薬剤性・生理的振戦との鑑別が難しく、姿勢・端末・環境のばらつきと服薬／疲労／気分の交絡が大きい。確定診断・処方は神経内科が不可欠で本企画は補助＝SaMD／非医療機器の整理が要る。学生応募可だが所属大学のe-Rad機関登録・承認と倫理審査が前提、第2回の正式日程・公募要領は確定次第確認。

完成イメージ（ダミーデータ）・元アイデア → spread-plans.md #41