ASD診断にかかるコストを大幅に削減

自閉症スペクトラム障害（ASD）は、世界人口の約1％が罹患している発達障害である。現在、ASDを診断するための臨床的な方法は、標準化されたASD検査のみであり、診断にかかる時間や医療費といったコストは、患者と医者の両者を疲弊させる原因となっている。

一方で、多数の特徴量から分類作業を行うのはAIの得意分野であることから、現在個人特性を含むデータベースで教師付き機械学習モデルを構築し、医者の負担を大幅に減らすASDの先行診断モデルの確立が急がれている。

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アメリカにあるオハイオ州シンシナティ小児病院医療センターのMilan N. Parikhら研究者は、ABIDEと呼ばれるASD患者に関する公開データをもとに機械学習モデルを構築し、ASD自動臨床診断システムの開発を試みた。

結果、機械学習モデルは実際の臨床現場で使える精度をクリアすることができたのだろうか？続きを読んでみよう。

自閉症の自動臨床診断モデルを構築せよ

Milan N. Parikhらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。