JP6667907B2 - 認知症診断装置、および認知症診断システム - Google Patents

Description

本発明は、認知症診断装置、および認知症診断システムに関する。

次のような診断装置が知られている。この診断装置では、診断対象人物が発話した音声データをテキストデータに変換して可逆圧縮し、圧縮したテキストデータの圧縮率に基づいて診断対象の人物に認知症の疑いがあるかどうかを判定する（例えば、特許文献１）。

特開２０１７−１５６４０２号公報

従来の診断装置では、認知症の疑いのある人物は、同じ単語を繰り返し使用する傾向が高いことから、認知症の疑いのある人物の発話内容を示すテキストデータの圧縮率は、認知症の疑いのない人物の圧縮率に比べて高くなるという前提のもと、テキストデータの圧縮率に基づいて診断対象の人物が認知症の疑いを持つか否かを判断していた。しかしながら、この方法では、認知症の疑いがあるにもかかわらず、同じ単語を繰り返し使用するという条件に合致しない対象者は、正確な診断を行うことができない。また、従来から行われている血液検査による診断、頭部のＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いた画像診断、神経心理検査結果に基づく診断は、どれも診断精度が高いとはいえない上に、検査により患者に与える負担が大きかった。このため、簡易で精度が高い診断方法が求められているが、従来は、このような方法について何ら検討されていなかった。

本発明による認知症診断装置は、診断対象者が発話した音声データを取得する音声データ取得手段と、音声データ取得手段によって取得された音声データをテキストデータに変換する変換手段と、変換手段によって変換されたテキストデータが示す文字列と、あらかじめ記憶媒体に記録されている比較用テキストデータが示す文字列との距離を算出し、算出した距離に基づいて診断対象者の認知障害の程度を判定することにより、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定する判定手段とを備え、あらかじめ複数の人物を対象として発話した音声データを変換したテキストデータと比較用テキストデータとの距離が算出され、算出された距離のデータはアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータとに分類されており、判定手段は、算出した距離がアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータに近い場合は、診断対象者はアルツハイマー型認知症に分類されると判定し、算出した距離が軽度認知障害と診断された人物のデータに近い場合は、診断対象者は軽度認知障害に分類されると判定し、算出した距離が健常者のデータに近い場合は、診断対象者は健常に分類されると判定することを特徴とする。
本発明による認知症診断システムは、診断対象者が発話した音声データを取得する音声データ取得手段と、音声データ取得手段によって取得された音声データをテキストデータに変換する変換手段と、変換手段によって変換されたテキストデータが示す文字列と、あらかじめ記憶媒体に記録されている比較用テキストデータが示す文字列との距離を算出し、算出した距離に基づいて診断対象者の認知障害の程度を判定することにより、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定する判定手段とを備え、あらかじめ複数の人物を対象として発話した音声データを変換したテキストデータと比較用テキストデータとの距離が算出され、算出された距離のデータはアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータとに分類されており、判定手段は、算出した距離がアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータに近い場合は、診断対象者はアルツハイマー型認知症に分類されると判定し、算出した距離が軽度認知障害と診断された人物のデータに近い場合は、診断対象者は軽度認知障害に分類されると判定し、算出した距離が健常者のデータに近い場合は、診断対象者は健常に分類されると判定することを特徴とする。

本発明によれば、診断対象者が発話した音声データを用いて、簡易な検査方法により精度高い認知症の診断を行うことができる。

認知症診断システム１０の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 診断用端末１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 認知症診断装置２００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 診断用端末１００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。 認知症診断装置２００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。

図１は、本実施の形態における認知症診断システム１０の一実施の形態の構成を示すブロック図である。認知症診断システム１０では、診断対象者が発話した音声データを録音するとともに、診断対象者に対する診断結果を表示する診断用端末１００と、診断用端末１００から音声データを取得して、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定するための処理を実行する認知症診断装置２００とが通信回線を介して接続されている。

本実施の形態では、診断対象者は、例えば、認知症の診断を要する人物、例えば高齢者を想定する。また、診断用端末１００が利用される場所は、高齢者の認知症診断を行う必要がある施設、例えば医療機関、金融機関、または運転免許更新センターなどが想定される。

診断用端末１００は、例えば、スマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、パソコンなどが用いられる。図２は、本実施の形態における診断用端末１００として、パソコンを用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。

診断用端末１００は、操作部材１０１と、接続インターフェース１０２と、制御装置１０３と、記憶媒体１０４と、表示装置１０５と、マイク１０６とを備えている。

操作部材１０１は、診断用端末１００の操作者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。

接続インターフェース１０２は、診断用端末１００を他の装置や端末等の外部機器と接続するためのインターフェースである。例えば、接続インターフェース１０２には、ＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースが含まれる。診断用端末１００は、この接続インターフェース１０２を介して認知症診断装置２００と通信を行う。

制御装置１０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、診断用端末１００の全体を制御する。なお、制御装置１０３を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続インターフェース１０２を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。

記憶媒体１０４は、診断用端末１００が蓄える種々のデータや、制御装置１０３が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記憶媒体１０４に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記憶媒体１０４にインストールすることによって、制御装置１０３がプログラムを実行できるようになる。

表示装置１０５は、例えば液晶モニタであって、制御装置１０３から出力される種々の表示用データが表示される。

マイク１０６は、診断対象者による発話音声を入力するための集音装置である。マイク１０６から入力されたアナログデータは、制御装置１０３でデジタル信号に変換される。変換後の音声データは、制御装置１０３が備えるメモリまたは記憶媒体１０４に記録されることにより、診断対象者による発話音声は録音される。

認知症診断装置２００は、インターネットに接続された装置であって、例えば、パソコンやサーバなどが用いられる。図３は、本実施の形態における認知症診断装置２００として、サーバ装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。認知症診断装置２００は、接続インターフェース２０１と、制御装置２０２と、記憶媒体２０３とを備えている。

接続インターフェース２０１は、認知症診断装置２００をインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、インターネットに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、インターネットに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。本実施の形態では、認知症診断装置２００は、この接続インターフェース２０１を介して診断用端末１００と通信する。

制御装置２０２は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、認知症診断装置２００の全体を制御する。なお、制御装置２０２を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続インターフェース２０１を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。

記憶媒体２０３は、認知症診断装置２００が蓄える種々のデータや、制御装置２０２が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記憶媒体２０３に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記憶媒体２０３にインストールすることによって、制御装置２０２がプログラムを実行できるようになる。

本実施の形態における認知症診断システム１０では、認知症診断装置２００の制御装置２０２は、診断用端末１００を介して取得した診断対象者が発話した音声データをテキストデータに変換し、変換したテキストデータと、あらかじめ記憶媒体２０３に記録されている比較用テキストデータとを比較して、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定し、判定結果を診断用端末１００へ出力することにより、診断用端末１００の操作者へ診断対象者の認知症に関する診断結果を通知する。以下、本実施の形態における認知症診断システム１０における処理について説明する。

本実施の形態では、診断用端末１００を操作する操作者、例えば診断対象者を診断する医師等は、診断対象者に対して、あらかじめ用意された診断用の質問をし、その回答内容を診断用端末１００を操作して録音する。診断用の質問は、例えば、「本日の年月日をお答えください」や「生まれ故郷の特産物をお答えください」といったような、通常の健常者であれば容易に答えることができるものが用意されている。

診断用端末１００では、制御装置１０３は、操作者によって録音の開始が指示されると、マイク１０６を介して入力される音声データを取得して制御装置１０３が備えるメモリまたは記憶媒体１０４に記録することにより、診断対象者による発話音声を録音する。

操作者は、診断対象者への質問を終え、診断対象者からの回答が得られた場合には、操作部材１０１を操作して診断対象者の診断開始を指示する。制御装置１０３は、操作者によって診断開始が指示されると、録音した診断対象者の発話内容を示す音声データを接続インターフェース１０２を介して認知症診断装置２００へ送信する。

認知症診断装置２００では、制御装置２０２は、診断用端末１００から診断対象者の発話内容の音声データを受信することにより、診断対象者が発話した音声データを取得する。制御装置２０２は、診断対象者が発話した音声データを取得すると、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定するための判定処理を実行する。以下、制御装置２０２によって実行される判定処理について説明する。

本実施の形態では、制御装置２０２は、取得した質問ごとの音声データをテキストデータに変換する。例えば、制御装置２０２は、公知の変換処理を実行して音声を転写によって文字に変換する。このとき、制御装置２０２は、文字をａ〜ｚ、１〜９のＡＳＣＩＩコードの範囲内で表現し、各文字間をＡＳＣＩＩコードに含まれない文字で連結して文字列にする。例えば、音声がＴｅｘｔ１、Ｔｅｘｔ２、Ｔｅｘｔ３、Ｔｅｘｔ４という４文字に変換され、文字列を連結する連結用文字列を＃とした場合は、「Ｔｅｘｔ１＃Ｔｅｘｔ２＃Ｔｅｘｔ３＃Ｔｅｘｔ４」という文字列のテキストデータが得られる。

制御装置２０２は、変換して得た診断用テキストデータと、あらかじめ記憶媒体２０３に記録されている比較用テキストデータとを比較して、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定する。なお、比較用テキストデータは、事前に診断に適した内容のものがあらかじめ用意されているものとする。

制御装置２０２は、記憶媒体２０３から比較用テキストデータを読み出して、比較用データが示す文字列と診断用テキストデータが示す文字列との距離を算出する。比較用データが示す文字列と診断用テキストデータが示す文字列との距離を算出する方法は限定されないが、ここでは二つの文字列がどの程度異なっているかを示す距離として、公知のレーベンシュタイン距離（編集距離）を算出するものとする。

なお、レーベンシュタイン距離の求め方は公知のため、ここでは詳細な説明は省略するが、例えば、比較する２つの文字列をそれぞれＡ、Ｂとし、文字列Ａの長さ、すなわち文字列Ａの文字数をｍ、文字列Ｂの長さ、すなわち文字列Ｂの文字数をｎとすると、ＡとＢのレーベンシュタイン距離Ｄ（ｉ，ｊ）は、以下に示すアルゴリズムで算出される。

ｆｏｒ ｉ ｉｎ（１．．ｍ）
ｆｏｒ ｊ ｉｎ（１．．ｎ）
Ｄ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ（Ｄ（ｉ−１，ｊ），Ｄ（ｉ，ｊ−１），Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋ｘ）
なお、上記のアルゴリズムにおいて、Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）が等しい場合はｘ＝０であり、Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）が異なる場合はｘ＝２である。

制御装置２０２は、上述した処理で算出した距離に基づいて、診断対象者の認知障害の程度を判定する。本実施の形態では、診断対象者の認知障害の程度は、アルツハイマー型認知症を発症している可能性が高いことを示すＡＤ（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ Ｄｅｍｅｎｔｉａ）と、認知症を発生しておらず健常者である可能性が高いことを示すＨＣ（Ｈｅａｌｔｈｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ)と、アルツハイマー型認知症と健常の間に位置する軽度認知障害である可能性が高いことを示すＭＣＩ（Ｍｉｌｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）のいずれかに分類されるものとする。

本実施の形態では、あらかじめ複数の人物を対象として、上記と同じ方法で、発話した音声データを変換したテキストデータと比較用テキストデータとの距離が算出されており、この距離のデータは、アルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータとに分類されて記憶媒体２０３に記録されている。

制御装置２０２は、例えば、ｋ近傍法などのクラスタリングアルゴリズムを用いて、上述した処理で算出した診断対象者の距離を、上記のアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータのうち、最も近いデータのクラスタに分類することにより、診断対象者の認知障害の程度を判定する。

具体的には、制御装置２０２は、上述した処理で算出した診断対象者の距離をアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータのクラスタに分類した場合には、診断対象者の認知障害の程度をＡＤと判定する。また、制御装置２０２は、上述した処理で算出した診断対象者の距離を軽度認知障害と診断された人物のデータのクラスタに分類した場合には、診断対象者の認知障害の程度をＭＣＩと判定する。また、制御装置２０２は、上述した処理で算出した診断対象者の距離を健常者のデータのクラスタに分類した場合には、診断対象者の認知障害の程度をＨＣと判定する。これによって、制御装置２０２は、診断対象者の認知障害の程度を判定することができる。

制御装置２０２は、上述した判定処理によって得た判定結果を接続インターフェース２０１を介して診断用端末１００へ送信する。診断用端末１００では、制御装置１０３は、認知症診断装置２００から受信した判定結果を表示装置１０５へ出力する。例えば、制御装置１０３は、診断対象者の認知障害の程度がＡＤである場合には、診断対象者はアルツハイマー型認知症である可能性が高いことを示す情報を表示装置１０５に表示する。また、制御装置１０３は、診断対象者の認知障害の程度がＨＣである場合には、診断対象者は健常者である可能性が高いことを示す情報を表示装置１０５に表示する。また、制御装置１０３は、診断対象者の認知障害の程度がＭＣＩである場合には、診断対象者は軽度認知障害である可能性が高いことを示す情報を表示装置１０５に表示する。これによって、診断用端末１００の操作者は、診断対象者が認知症を発症している可能性があるかを把握することができる。また、認知症を発症している可能性がある場合は、症状の程度を把握することもできる。

図４は、本実施の形態における診断用端末１００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図４に示す処理は、操作者によって録音の開始が指示されると起動するプログラムとして、制御装置１０３によって実行される。

ステップＳ１０において、制御装置１０３は、マイク１０６を介して入力される音声データを取得して制御装置１０３が備えるメモリまたは記憶媒体１０４に記録することにより、診断対象者による発話音声を録音する。その後、ステップＳ２０へ進む。

ステップＳ２０では、制御装置１０３は、操作者によって診断対象者に対する診断の開始が指示されたか否かを判断する。ステップＳ２０で肯定判断した場合には、ステップＳ３０へ進む。

ステップＳ３０では、制御装置１０３は、録音した診断対象者の発話内容を示す音声データを接続インターフェース１０２を介して認知症診断装置２００へ送信する。その後、ステップＳ４０へ進む。

ステップＳ４０では、制御装置１０３は、認知症診断装置２００から判定結果を受信したか否かを判断する。ステップＳ４０で肯定判断した場合には、ステップＳ５０へ進む。

ステップＳ５０では、制御装置１０３は、上述したように、診断対象者の診断結果を表示装置１０５へ出力して表示する。その後、処理を終了する。

図５は、本実施の形態における認知症診断装置２００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図５に示す処理は、診断用端末１００から診断対象者の発話内容の音声データを受信すると起動するプログラムとして、制御装置２０２によって実行される。

ステップＳ１１０において、制御装置２０２は、上述したように、取得した質問ごとの音声データをテキストデータに変換する。その後、ステップＳ１２０へ進む。

ステップＳ１２０では、制御装置２０２は、上述したように、変換して得た診断用テキストデータと、あらかじめ記憶媒体２０３に記録されている比較用テキストデータとの距離を算出する。その後、ステップＳ１３０へ進む。

ステップＳ１３０では、制御装置２０２は、上述したように、算出した距離が最も近い認知障害の程度に分類することによって、診断対象者の認知障害の程度がＡＤ、ＭＣＩ、ＨＣのいずれであるかを判定する。その後、ステップＳ１４０へ進む。

ステップＳ１４０では、制御装置２０２は、判定処理によって得た判定結果を接続インターフェース２０１を介して診断用端末１００へ送信する。その後、処理を終了する。

以上説明した実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置２０２は、診断用端末１００から診断対象者が発話した音声データを取得し、取得した音声データをテキストデータに変換し、変換したテキストデータと、あらかじめ記憶媒体２０３に記録されている比較用テキストデータとを比較して、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定するようにした。これによって、診断対象者が発話した音声データを用いて、診断対象者に複雑な検査を強いることなく、簡易な検査方法により精度高い認知症の診断を行うことができる。

（２）制御装置２０２は、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かの判定結果を診断用端末１００へ出力するようにした。これによって診断用端末１００の操作者は、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを把握することができる。

（３）制御装置２０２は、変換したテキストデータが示す文字列と、比較用テキストデータが示す文字列との距離を算出し、算出した距離に基づいて診断対象者の認知障害の程度を判定することにより、診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定するようにした。これによって、簡易な処理で精度高く診断対象者の認知障害の程度を判定することができる。

（４）あらかじめ複数の人物を対象として発話した音声データを変換したテキストデータと比較用テキストデータとの距離が算出され、これらはアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータとに分類されており、制御装置２０２は、算出した距離がアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータに近い場合は、診断対象者はアルツハイマー型認知症に分類されると判定し、算出した距離が軽度認知障害と診断された人物のデータに近い場合は、診断対象者は軽度認知障害に分類されると判定し、算出した距離が健常者のデータに近い場合は、診断対象者は健常に分類されると判定するようにした。これによって、診断対象者の認知障害の程度がアルツハイマー型認知症、軽度認知障害、健常のいずれであるかを判定することができる。

（５）診断対象者が発話した音声データは、診断対象者が質問に対して回答した音声を録音して得たデータとした。これによって、診断対象者は質問に口頭で答えるだけで検査を行うことができるため、複雑な検査や長時間にわたる検査を診断対象者に強いることなく、診断対象者の負担を軽減することができる。

―変形例―
なお、上述した実施の形態の認知症診断システムは、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、診断用端末１００と認知症診断装置２００とが通信回線を介して接続されており、認知症診断装置２００の制御装置２０２は、診断用端末１００から診断対象者の発話音声データを受信して、診断対象者の認知症診断処理を行う例について説明した。しかしながら、認知症診断装置２００を単独で用いるようにしてもよい。例えば、診断対象者を診断する診断者が認知症診断装置２００を操作して診断対象者の発話音声データを入力し、認知症判定処理の開始を指示するようにし、制御装置２０２は、判定結果を認知症診断装置２００に接続された表示装置へ出力して表示するようにしてもよい。これによって、診断用端末１００と認知症診断装置２００とを通信回線を介して接続することで、クライアントサーバー型やクラウド型の判定システムを構築することができる一方で、認知症診断装置２００を単体で用いることにより、スタンドアロン型の装置として利用することもできる。

（２）上述した実施の形態では、診断対象者の認知障害の程度をアルツハイマー型認知症、軽度認知障害、健常のいずれかに分類する例について説明した。しかしながら、分類する認知障害の程度はこれら３つに限定されない。

（３）上述した実施の形態では、診断用端末１００は、高齢者の認知症診断を行う必要がある施設、例えば医療機関、金融機関、または運転免許更新センターなどに設置される例について説明した。この場合、金融機関が運転免許更新センターなどでは、認知症診断システム１０を用いて、金融サービス利用の可否や運転免許更新の可否などを自動的に判定することができるようにしてもよい。診断対象者の認知障害の程度の判定結果が健常であれば合格とし、金融サービスの利用や運転免許の更新を許可し、診断対象者の認知障害の程度のアルツハイマー型認知症や軽度認知障害であれば不合格とし、金融サービスの利用や運転免許の更新を許可しないようにすればよい。

（４）また、金融機関が運転免許更新センターなどで利用する場合は、診断対象者の合否を判定する人物が診断対象者に対して追加の検査が必要と判断した場合には、診断対象者に対して神経心理検査を実施し、認知症診断装置２００で神経心理検査の結果に基づく判定も行うことができるようにしてもよい。この場合、制御装置２０２は、神経心理検査の検査結果を集計して、得点があらかじめ設定された閾値以上であれば合格、閾値未満であれば不合格と判定するようにしてもよい。この場合、金融サービスの利用判定のための閾値と運転免許更新判定のための閾値は異なる値を設定するようにしてもよい。

なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。

１０ 認知症診断システム
１００ 診断用端末
１０１ 操作部材
１０２ 接続インターフェース
１０３ 制御装置
１０４ 記憶媒体
１０５ 表示装置
１０６ マイク
２００ 認知症診断装置
２０１ 接続インターフェース
２０２ 制御装置
２０３ 記憶媒体

Claims (6)

1. 診断対象者が発話した音声データを取得する音声データ取得手段と、
   前記音声データ取得手段によって取得された音声データをテキストデータに変換する変換手段と、
   前記変換手段によって変換されたテキストデータが示す文字列と、あらかじめ記憶媒体に記録されている比較用テキストデータが示す文字列との距離を算出し、算出した距離に基づいて前記診断対象者の認知障害の程度を判定することにより、前記診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定する判定手段とを備え、
   あらかじめ複数の人物を対象として発話した音声データを変換したテキストデータと比較用テキストデータとの距離が算出され、算出された距離のデータはアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータとに分類されており、
   前記判定手段は、算出した距離がアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータに近い場合は、前記診断対象者はアルツハイマー型認知症に分類されると判定し、算出した距離が軽度認知障害と診断された人物のデータに近い場合は、前記診断対象者は軽度認知障害に分類されると判定し、算出した距離が健常者のデータに近い場合は、前記診断対象者は健常に分類されると判定することを特徴とする認知症診断装置。
2. 請求項１に記載の認知症診断装置において、
   前記判定手段による判定結果を出力する判定結果出力手段をさらに備えることを特徴とする認知症診断装置。
3. 請求項１または２に記載の認知症診断装置において、
   前記診断対象者が発話した音声データは、前記診断対象者が質問に対して回答した音声を録音して得たデータであることを特徴とする認知症診断装置。
4. 診断対象者が発話した音声データを取得する音声データ取得手段と、
   前記音声データ取得手段によって取得された音声データをテキストデータに変換する変換手段と、
   前記変換手段によって変換されたテキストデータが示す文字列と、あらかじめ記憶媒体に記録されている比較用テキストデータが示す文字列との距離を算出し、算出した距離に基づいて前記診断対象者の認知障害の程度を判定することにより、前記診断対象者が認知症を発症している可能性があるか否かを判定する判定手段とを備え、
   あらかじめ複数の人物を対象として発話した音声データを変換したテキストデータと比較用テキストデータとの距離が算出され、算出された距離のデータはアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータと、軽度認知障害と診断された人物のデータと、健常者のデータとに分類されており、
   前記判定手段は、算出した距離がアルツハイマー型認知症と診断された人物のデータに近い場合は、前記診断対象者はアルツハイマー型認知症に分類されると判定し、算出した距離が軽度認知障害と診断された人物のデータに近い場合は、前記診断対象者は軽度認知障害に分類されると判定し、算出した距離が健常者のデータに近い場合は、前記診断対象者は健常に分類されると判定することを特徴とする認知症診断システム。
5. 請求項４に記載の認知症診断システムにおいて、
   前記判定手段による判定結果を出力する判定結果出力手段をさらに備えることを特徴とする認知症診断システム。
6. 請求項４または５に記載の認知症診断システムにおいて、
   前記診断対象者が発話した音声データは、前記診断対象者が質問に対して回答した音声を録音して得たデータであることを特徴とする認知症診断システム。
   

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