本研究の目的は、種々のバイオマーカーや神経心理検査と相関する行動特徴を同定し、日常生活及び臨床現場の双方で利用可能な非侵襲で安価な認知症早期スクリーニング手法を新規に定式化することである。歩行、音声、描画などの日常生活動作から得られる行動データを収集し、AI技術を用いて特徴量を抽出し組み合わせることにより、軽度認知障害及び‘アルツハイマー病を、90%以上の高い精度で正常対照と識別するスクリーニングモデルを構築することに成功した。