米国カリフォルニア州スタンフォード大学医学部の科学者によって開発された8つの自動学習モデルが、それを支援します。 診断する 自閉症スペクトラム障害(ASD) 子供たちの分析で 自家製の家族のビデオ。最も効果的なモデルは、自閉症の子供の94.5%、および障害を持っていない子供の77.4%を識別することができました。

スタンフォードの小児科および生物医学データ科学の教授であり、科学ジャーナルに掲載されているこの研究の著者の一人であるDennis Wall氏 PLOS薬は、これらのモデルは未成年者が持っている5から12の間の行動特性を含むアルゴリズムを含むと説明しました 社会的に交流する または別のオブジェクトを使用して、子供たちがASDを患っているかどうかを示すスコアを提供します。

最も効果的なモデルは、自閉症児の94.5%と自閉症児の77.4%を識別することができた。

研究者たちは家族のグループを募集し、1〜5分のホームビデオを録画するように両親に依頼しました。その中で子供たちの顔や手、そして彼らの社会的相互作用やさまざまな使い方を観察することができましたおもちゃやペンなどの道具。すべてのビデオのうち、116人は平均年齢4歳10ヶ月で自閉症と診断された子供を示し、46人の他の記録はASDを発症している2歳11ヶ月の小さいように見えた。

自然環境で子供を評価する簡単な方法

それから、記録は、エキスパートでない評価者によって、「はい」または「いいえ」の回答を含む30の質問を含むアンケートを使用して分析されました。 自閉症の人々の典型的な行動そして、これらの質問に対する答えは、各ビデオのデータとともに、科学者によって作成された8つの数学モデルに組み込まれました。

自閉症の子供の94.5%と自閉症ではない小さい子供の77.4%を識別することができたので、モデルの1つが最も効果的であることが証明されました。その有効性を確認するために、他の66のビデオを分析するために再び使用され、そのうちの半分は自閉症の子供を現し、そしてASDの症例の87.8%および子供の72.7%を正しく同定したことがわかった。彼らはこれらの障害を持っていなかったこと。

Wall教授は、ホームビデオには大きな利点があると指摘しました。 ASDの検出を効率化 それは診断までの時間を短縮し、行動療法がより成功した5歳までに治療を確立することを可能にするでしょう。さらに、臨床現場でのそうすることは人工的であり、子供たちに異例のふるまいをさせる可能性があるので、彼らと一緒にあなたは彼らの自然環境における子供の行動を評価することができます。

子供にTVはゼッタイ見せてはダメ? (10月 2019).