自閉症スペクトラム障害の影響を受ける個人は、多くの場合、コミュニケーションの問題や社会的相互作用の困難を経験します。非常に頻繁に、この障害は、子供が5歳になる前に診断することは困難です。しかし、早期治療は、自閉症の影響を受けるスキルの開発に焦点を当てた特定の行動介入を提供することによって、これらの困難を補うことができます。
このため、スイスのジュネーブ大学(UNIGE)の学際的なチームは、自動ビデオ分析に基づく人工知能(AI)アルゴリズムを開発し、子供の非言語コミュニケーションを匿名かつ標準化して研究することを可能にしました。
この技術は、使いやすいと主張され、5歳未満の自閉症児または自閉症のない小児が成人と遊んでいる様子を示す短いビデオの80%を正しく分類している。これらの結果は、学術誌サイエンティフィック・リポーツで見られるもので、自閉症障害の早期発見のためのツールへの道を開く可能性がある。
自閉症スペクトラム障害は、54人に1人の子供に影響を及ぼし、社会的相互作用の困難、コミュニケーションスキルの変化、繰り返しの行動と限られた興味を持つ特徴です。その結果、自閉症の子供たちはしばしば学校の標準カリキュラムに従うことが困難です。
しかし、3歳より前に診断を行う場合、この発達の遅れを補うことが可能な場合が多い。「特定の行動介入は、実際にスキル習得の軌道を変え、公立学校に統合することを可能にするかもしれない」と、UNIGE医学部精神医学科のマリー・シェール教授で、研究の上級著者であるマリー・シェールは指摘する。
したがって、自閉症は3歳以降に遅すぎると診断されることが多いため、早期診断が課題となる。
自動ビデオ分析を使用する
自閉症は、通常発達する小児とは異なる非言語コミュニケーションによって特徴付けられる。マリー・シェールのチームの研究者で、研究の最初の著者であるナダ・コヨビッチ氏は、「目の接触を確立するのが難しい、笑顔を見せる、物体を指差す方法など、いくつかの点で異なります」と述べています。
「このため、私たちは、ビデオで子供の動きを分析し、自閉症スペクトラム障害の特徴であるかどうかを識別する人工知能を使用してアルゴリズムを設計しました」と、Kojovicが付け加えました。
3年間にわたり、シナプシーのスイス国立研究コンプテンスセンター(NCCR)の支援を受けた科学者たちは、他の人と対話する際に子供の動きだけに基づいてビデオを分類することを目的としたこのアルゴリズムを開発しました。
そのために、カーネギーメロン大学で開発されたOpenPoseという技術を最初に使用しました。このコンピュータビジョン技術は、動画に取り込まれた動く人の骨格を抽出し、空間と時間の骨格関係を維持するだけで、すべての特徴(年齢、性別、背景など)を取り除き、動き解析を可能にします。
その後、Unigeの研究チームは自閉症を検出するように設計されたAIアルゴリズムを開発し、通常発達している68人の子供と68人の自閉症児(すべて5歳未満)でテストしました。
「私たちは各グループを2つに分けました:各グループの最初の34グループは、自閉症の有無にかかわらず子供たちの非言語的行動を区別するためにAIを「訓練」しました。その後、他の人たちは私たちがその正確さをテストするのを助けました。また、他の101の子どもたちのグループに対して評価を行いました」と、情報科学研究所の研究者で、ジュネーブ経済経営大学院(GSEM)とユニゲ大学情報学センター(CUI)の教員であるトーマス・マイラートは説明しました。
AIは大人との無料プレイの子供のビデオをフィルタリングします。「事前に決定されたシナリオはありません。「それは、自閉症障害の欠如を決定することを可能にする様々なオブジェクトを与えながら、自由に子供の非言語的な行動を分析することの問題です」と、kojovicが言いました。
その結果、AIは80%以上の症例で自閉症を正確に分類した。「これは素晴らしい結果です」とマリー・シェールは熱心に言いました。「10分で、どこに住んでいても誰でもアクセスできる最初のチェックを受けることができます。
これにより、子供を心配している親は、自閉症の症状の最初の自動評価を得ることができます。
「それは確かに完璧ではありませんが、専門家と協議して確認される最初のステップになることができます」と、Kojovicが言いました。
研究はまた、多くの場合、親の最初の懸念と特別な相談への紹介の間に1年以上かかることを示しています。
さらに、この自動ビデオ分析は完全な匿名性を提供します。「これは、診断を改善するための専門家間のビデオ交換だけでなく、学生の訓練にとっても非常に貴重です」とジュネーブの研究者は続けました。
なお、この技術は小児への直接介入を必要としないことに留意すべきである。「モーションセンサーの設置は時間と感度が高いです。また、子供たちを邪魔し、結果に影響を与えることができます。ここでは、コンピュータビジョンベースの分析は非侵襲的です」と、ナダ・コヨビッチは言いました。
また、特別な設定を必要としないため、過去に記録された動画の解析にアルゴリズムを使用することができ、研究目的で明らかな利点を得ることができます。
今、学際的なチームの目標は、このAIを誰もが利用できるようにすることです。「スマートフォンで録画された動画をわずか10分で分析できるアプリを開発したい」
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