人工知能で乳児の自閉症を判別‐ノースカロライナ大学



画像:専門誌Natureより

脳をスキャンするだけで自閉症を判別できるアルゴリズムを、米国のノースカロライナ大学が開発した。
専門家によると、自閉スペクトラム症(ASD)の早期発見は、家族がサポート体制を組んだり選択肢を探ったりする上で不可欠であるものの、これまで言葉を話さない乳幼児期における診断は難しいとされてきた。

同大学の研究チームは、ADSの兄弟姉妹がいる(ADSリスクが高い)乳児106人と、自閉症の家族を持たない(ADSリスクが低い)乳児46人の脳を、生後6か月、12か月、24か月の3回にわたってMRI撮影。ADSの乳児が1歳に達する前に見られる脳体積の増加を、アルゴリズムに組み込んだ結果、高リスクグループのADS発症を81%の精度、86%の感度で予測した。

通常、自閉症の診断は早くて2歳ごろだが、このアルゴリズムでは脳の表面の変化を生後6カ月で、脳のボリュームの変化は生後12カ月でとらえることができたという。今回の自閉症判別はAIをベースに、ディープラーニングで自閉症の特徴をとらえるというもの。具体的には、「脳の表面エリア」「脳のボリューム」「性別」の3つを分析するように機械に学習させた。

現在、子どものADS検査では、質問票を用いたスクリーニングテストが行われることが多く、ほとんどの場合は1歳未満の乳児には使えない上、感度は50%ほどとされている。

開発チームは、すべての乳児に脳スキャンを実施するというのは現実的ではないとしても、ADSリスクが高いケースでの診断に使用することで、早期発見や早期ケア実施に有効的との考えを示している。

<参考>
AIで自閉症を早期発見 乳幼児の「脳のMRI画像」解析で実現へ/Forbes
人工知能で赤ちゃんの自閉症を判別するアルゴリズム、ノースカロライナ大学が開発


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