AIと自閉症の早期発見

今日のポイント：AIにより自閉症の早期発見が可能か


人工知能（AI）モデルにより、自閉症スペクトラム障害（ASD）を発症する可能性が高い小児を見つけ出せるのか。カロリンスカ研究所（スウェーデン）女性・小児保健部門からの報告です。（「JAMA Network Open」、2024年8月19日）

この研究でTammimies氏らは、Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge（SPARK）データベースの、ASDのある児とない児1万5,330人ずつ（計3万660人、平均月齢106カ月、男児63.5％）のデータセットを用いて、ASDを予測するためのAIモデルを構築しました。このモデルは、対象者が24カ月未満時に親が報告した、簡単に得られる情報の中から28個の指標を選び出し、これをもとに4つの機械学習アルゴリズム（ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、XGBoost）を用いて構築しました。

・テストデータを用いてそれぞれのモデルの予測能を検証したところ、最も優れているのはXGBoostモデルであることが判明しました（ROC曲線下面積0.895、感度0.805、特異度0.829、陽性的中率0.897）。
・また、予測には、児が初めて笑った月齢、初めて短文を話した月齢、偏食の問題の存在の3つの因子が強い影響を及ぼすことも判明しました。
・別の検証コホート1万1,936人を用いて検証したところ、モデルはASD児の78.9％（8,262人）を正確にASDであると判定しました。

以上より、将来的にはAIにより自閉症の早期発見が可能かもしれません。


参考文献：
Machine Learning Prediction of Autism Spectrum Disorder From a Minimal Set of Medical and Background Information - PMC (nih.gov)