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AIは自閉症の可能性がある幼児の特定に役立つ可能性があると研究者らが主張 | 自閉症

研究者らは、2歳未満の幼児の検査精度が約80％に達するというスクリーニングシステムを開発し、人工知能が専門家による自閉症の可能性がある幼児の特定に役立つ可能性があると述べた。研究者らは、機械学習と呼ばれるタイプのAIに基づいた彼らのアプローチは利益をもたらす可能性があると述べている。スウェーデンのカロリンスカ研究所の研究共同著者であるクリスティーナ・タミミエス博士は次のように述べた。「 [the] AIモデルでは、利用可能な情報を活用して自閉症の可能性が高い個人を早期に特定し、早期診断と支援を受けることが可能になります。」しかし、彼女はこう付け加えた。「このアルゴリズムは自閉症を診断することはできないということを強調したい。 [still] ゴールドスタンダードの臨床手法で実施される。」研究者がAIを自閉症のスクリーニングに利用しようとしたのは今回が初めてではない。科学者らはこれまでにも、このような技術を 子供の網膜スキャン。タミーズ氏らは、ジャーナル「ジャマ・ネットワーク・オープン」に、米国の研究イニシアチブからのデータをどのように活用したかを報告している。 スパーク研究と呼ばれる 自閉症と診断された 15,330 人の子供と、そうでない 15,330 人の子供の情報を網羅しています。研究チームは、初めて笑ったときの年齢など、医療および背景に関するアンケートから親が報告した情報に基づいて、子どもが24か月になる前に簡単に得られる28の指標に焦点を当てた方法について説明しています。次に、研究チームは、自閉症児と非自閉症児の間でこれらの特徴の組み合わせにおけるさまざまなパターンを探す機械学習モデルを作成しました。チームは、データを使用して 4 つの異なるモデルを構築、調整、テストした後、最も有望なモデルを選択し、同じ機能に関するデータが利用可能な 11,936 人の参加者のデータセットでテストしました。これらの参加者のうち、合計 10,476 人が自閉症と診断されていました。結果によると、全体として、モデルは自閉症スペクトラム障害の有無にかかわらず 9,417 人 (78.9%) の参加者を正しく識別し、その精度は 2 歳までの子供では 78.5%、2 歳から 4 歳では 84.2%、4 歳から 10 歳では 79.2% でした。2,854人の自閉症者を含む別のデータセットを使用したさらなるテストでは、モデルが自閉症の診断を68%正しく識別したことが明らかになりました。タミミーズ氏は次のように述べた。「このデータセットは、自閉症の子供が一人だけいる家族を対象とした別の研究コホートであり、いくつかのパラメータが欠落していたため、パフォーマンスが少し低く、さらに開発を行う必要があることがわかりました。」研究者らは、モデルの予測に関して一般的に最も重要と思われる指標には、食べ物を食べる際の問題、長い文章を初めて構成した年齢、トイレトレーニングを達成した年齢、初めて笑った年齢などが含まれると述べた。研究チームは、モデルが自閉症であると正しく判定した参加者と、誤って自閉症ではないと判定した参加者を比較した追加分析により、モデルはより重篤な症状やより一般的な発達上の問題を抱える個人を自閉症と判定する傾向があることが示唆されたと付け加えた。しかし、一部の専門家は、このモデルが非自閉症者を正しく識別する能力は80％に過ぎず、つまり20％が誤って自閉症の可能性があると判断される可能性があると指摘し、注意を促した。また、早期診断を推し進めることは問題になる可能性があると指摘した。エクセター大学のジニー・ラッセル教授は、どの幼児が非常に深刻な障害を抱えているのか、また、遅いスタートにもかかわらず誰が「追いつく」のかを判断するのが難しいためだと述べた。「私のおすすめは以下の通りです [two years] 「食行動のようないくつかの指標に基づいて精神医学的なラベルを貼るのは時期尚早だ」と彼女は言う。 1724089979…