次世代技術として、認知機能検査中の視点の動きを “時間” を含めて解析し、AI・機械学習を利⽤した診断アルゴリズムでより高精度かつ認知症の鑑別診断に有⽤な情報を得る技術の開発を進めます。
　認知症には、アルツハイマー病やレビー小体型認知症など複数の型があり、その原因疾患も様々です。そのため、それぞれの治療法も異なってくるため、医療現場においては、鑑別診断が非常に重要とされています。『アイトラッキング式認知機能評価法』により連続的に視点を追いかけたデータを積み重ねることで、特有の眼球運動・視覚機能に関連した障害がみられる疾患をAIにより解析することができれば、認知症の鑑別診断に有用な次世代型の認知症診断支援機器の開発につながると考えています。
　従来、高度に専門的な知識や医師の経験値に依存していた認知症の鑑別診断がより簡便かつ客観的に行えるようになり、認知症患者がより適切な治療やケアを受けられることが期待されます。