自閉症診断を高速化するオンラインツール
現在、ハーバード大学医学部の研究者たちは、幼児の自閉症を正確に検出するのにかかる時間を大幅に短縮したと語っています。
最近の発生率が88人に1人の子供に増加しているため、スクリーニングと診断のための正確で広く展開可能な方法が必要です。病理学の准教授で計算生物学のディレクターを務めるデニスウォール博士が率いるハーバード大学の研究者たちは、診断プロセスの複雑さと時間を大幅に削減できる非常に正確な戦略を発見したと信じています。
Wallは、少数の質問と主題の短いホームビデオを組み合わせて、迅速なオンライン評価を可能にするアルゴリズムを開発しました。
専門家は、この手順により自閉症の診断にかかる時間を数時間から数分へと約95％短縮でき、リスクのある集団への到達範囲を劇的に拡大できるように、日常の子供スクリーニングの実践に簡単に統合できると考えています。
「このアプローチにより、行動療法が最も効果的である重要な初期の時期により多くの子供を正確に診断できるようになると信じています」とWall氏は述べています。
この研究はオンラインで公開されています 自然トランスレーショナル精神医学.
通常、自閉症は個人の行動の詳細な分析によって診断されます。専門家は、ADI-Rとして知られる改訂された自閉症診断面接、93問の質問票、および/またはADOS試験として知られている自閉症診断観察スケジュールを管理し、子供と大人のいくつかの行動を測定します。
これらの評価を合わせると、完了するまでに最大3時間かかることがあります。ウォール氏によると、検査を実施して正式な診断を提供できる臨床専門家に会うのを待つために、最初の警告の兆候と診断の間に1年以上の遅れが生じることが多い。
Wallと彼のチームは、機械学習技術、つまりマシンが意思決定を行うためのトレーニングを受けている人工知能手法を使用して、自閉症と診断された800人以上の個人の自閉症遺伝研究交流からのADI-Rの結果を調査し、試験全体の冗長性を見つけました。
この分析から、試験の感度と特異性を維持しながら、試験を93問から7問に圧縮することができました。彼らは、サイモンズ財団からの1,600人を超える個人とボストン自閉症コンソーシアムからの300人を超える個人からの回答セットに対する7つの質問調査の正確さを検証しました。
Wallは同様の手法をADOS試験に適用しました。今回は、ほぼ完璧な感度と95％弱の特異性で1,050人以上を分類しました。この作業の結果は、子供を評価するための短縮されたメカニズム（29段階のうち8段階）だけでなく、短いホームビデオクリップを評価するためのロードマップでもありました。
これらの結果を合わせると、かなりの割合の取り組みを、幅広いリーチとアプリケーションを備えたモバイル型の電子ヘルスフレームワークに移行させる大きな可能性があります。
「このアプローチは、大規模なデータリポジトリを遡及的に分析して、非常に正確であるが大幅に省略された分類ツールを導き出す最初の試みです」とWall氏は述べています。
「この種の迅速な評価は、前進する診断プロセスに貴重な貢献を提供し、より迅速なスクリーニングと早期治療につながるはずです」と彼は言った。
専門家は、自閉症の伝統的な診断調査は長く、子供に不慣れな環境で多くの場合免許を持った臨床医が管理する必要があるため、家族や介護者にとって法外なものになる可能性があると言い、遠隔地の家族にとって多大な負担になる可能性がありますとウォールは言った。
「この動員されたアプローチにより、親または介護者は、自分の家の快適さから、わずか数分で、診断および治療の重要な第一歩を踏み出すことができます」とWall氏は述べています。
現在、Wallは調査とビデオサイトを無料で一般公開し、短縮されたアプローチの有効性を評価し続け、全体的なアプローチを動員して、必要な人口全体に広範囲に到達できるようにする方法に取り組んでいます。
彼のチームはまた、口コミを広め、調査をより広く共有するためにFacebookページを立ち上げました。これまでに、2,500人がAutworksの調査を実施しています。
出典：ハーバード大学
