人間脳の認知リハビリテーションと生成人工知能の認知リハビリテーション
人間脳の認知リハビリテーションと生成人工知能の進化を高次脳機能障害のリハビリテーションに結びつきは多い
認知リハビリテーション介入の核心は「その人らしい作業行為の回復」
介入の目的は日常生活動作の再獲得と習慣化
日常生活動作の習慣化が寝たきり予防につながる
認知機能の低下は身体機能や精神機能の廃用症候群を引き起こす
身体機能、精神機能、認知機能は相互に影響し合う
個人因子（年齢、性格、動機付けなど）がリハビリテーションに影響
環境因子（家族、社会資源、物理的環境など）がリハビリテーションに影響
日常生活動作を通じて認知機能を向上させる
認知機能の向上が日常生活の質を高める
半側無視の患者に写生を課題とする理由は視空間知覚統合の改善
認知障害患者に算数文章課題を与える理由はワーキングメモリの強化
ワーキングメモリーの強化には多大な設備投資が必須とかんがえられていたが、DeepSeek の低予算実現は世界を驚愕させた
日常生活動作や日常生活関連動作を通して、人間脳の認知リハビリテーションを行う場合も今ある環境で必死の工夫が求められる
机上課題よりも日常生活動作に組み込む訓練が効果的
シングルケースリサーチデザインで注意力の改善を確認
机上リハビリテーションには限界がある
脳機能の部分的な喪失や変容があっても再獲得は可能
半側空間無視患者にアンカー刺激を用いた読みの訓練
病前とは異なる脳回路を使った文字列読みの習得
行動療法的手法による日常生活動作の指導
患者の自立を促すための段階的な支援
毎週5回のセッションで促しと手助けの回数を記録
機能学習は作業遂行要素と領域の両方に働きかける
機械学習や深層学習が生成人工知能の進化を支える
生成人工知能の蒸留は大規模モデルを小型化する技術
知識蒸留（knowledge distillation）による教師モデルから生徒モデルへの知識転移
教師モデルは高性能だが計算リソースを大量消費
生徒モデルは小型で高速、モバイル端末でも動作可能
蒸留プロセスで教師モデルの知識を生徒モデルに習得させる
蒸留が重要な理由は推論速度の向上と省エネルギー化
ロジット蒸留、特徴マップ蒸留、自己蒸留などの手法
小型LLMが高性能モデルに迫る精度を維持
2025年の生成人工知能は汎用人工知能と超知性を目指す
「ChatGPT、DeepSeek 、Grok、Copilot、Culaude」など多くの企業が生成人工知能開発に必死となり、知識の蒸留や深層学習や機械学習を試みている
2025年はコンピュータ脳も認知リハビリテーションをしているように見える
認知リハビリテーションと生成人工知能の進化に共通する原理
失われた脳機能の再組織化がリハビリテーションの核心
環境調整が患者の作業遂行の質を改善
環境には生成人工知能やスマートフォンも含まれる
住居、設備、社会インフラ、人々などが環境を構成
脳機能が低下した患者でも他者の助けで「よい時間」を過ごせる
「よい時間」を過ごすことがその人らしい作業遂行の実現
従来の医学的治療は机上課題に近い
「日常生活動作と共生的モデル」が合理的なアプローチ
高次脳機能障害患者のよりよい作業遂行が目標
セラピストの力量は患者の可能性を見極める力
人間脳の認知リハビリテーションと生成人工知能の進化の類似点
生成人工知能が高次脳機能障害リハビリテーションに応用可能
生成人工知能がリハビリテーションに与える影響を検討
新しいリハビリテーション手法の開発に生成人工知能を活用
高次脳機能障害リハビリテーションにおける生成人工知能の可能性
人間脳と生成人工知能を組み合わせた新しい治療法の提案
生成人工知能を活用したリハビリテーションプログラムの設計
高次脳機能障害リハビリテーションの未来像を描く