何年も前に、自閉症の人たちが、自閉症ではない人たちとは少し異なる方法で体を動かしていることに気づきました。
何が違うのかを具体的に指摘するのは難しかったのですが、自閉症の人たちの動きは少し滑らかではないように見えました。
これは私たちを困惑させました。
自閉症の社会的特徴については広く読み、学んでいましたが、動きの違いについては知りませんでした。
しかし、特定の動きの違いが自閉症にとても一般的であり、発達の非常に早い段階で現れ、時間が経っても持続し、自閉症の個体に特有であることを示す研究結果が増えてきました。
つまり、研究により、自閉症の人たちの動きは自閉症でない人たち、ADHDの人たち、その他の運動関連の状態を持つ人たちと異なることが示されています。
私の研究室では、自閉症のある大人とない大人の腕と顔の動きを包括的に特徴づけ、比較し、さまざまな大きな違いを発見しました。
たとえば、参加者に異なる形をトレースさせるタスクを使用した実験では、自閉症のある大人が形の非常に曲がった部分で顕著に速度を落とす異なる描画スタイルを持っていることがわかりました。
また、特定の形をトレースする際に、自閉症のある大人は腕をより滑らかでなく、より急激に動かすことも確認され、これは何年も前の私たちの観察を裏付けるものでした。
別の研究では、顔の動きを追跡するためにモーションキャプチャ技術を使用しました。
怒りを表現するよう促されたときに、自閉症のある大人がはるかに急激な口の動きを示すことを発見しました。
これは以前の観察をさらに支持する証拠でした。
この研究では、幸せな表情を作る際、自閉症のある大人は目の部分には届いていない、あまり誇張されていない笑顔を見せることも分かりました。
これらの最近の研究で、私たちが特定した特定の動きの非典型性が非常に一般的で顕著であることが明らかになりました。
したがって、これらの特定の動きの特徴が自閉症の有用な指標になる可能性があり、現在の診断方法を強化する可能性があることを示唆しています。
この可能性を探るために、予備的な研究の中で、これらの動きの特徴をＡＩに学習させ、それが自閉症のある大人とない大人をどの程度うまく区別できるかを評価しました。
この初期段階で、私たちの結果は有望で、ＡＩが高い精度でグループを区別できることが示されました。
しかし、これまでのところ、私たちの研究は大人の動きに焦点を当てたものです。
自閉症の早期識別を容易にするためには、子どもたちの動きを調査することが重要です。
具体的には、これまでの成果を子どもに優しいものに適応させ、その後、自閉症のある子どもとない子どもの顔と体の動きを記録し、比較します。
その後、自閉症のある子どもとない子どもの動きを区別できるＡＩを作ります。
もちろん、ＡＩが医師を置き換えるべきだと提案しているわけではありません。
しかし、この研究により、いつの日か体の動きに基づいて自閉症の何らかの兆候を示すことができる分類器を構築できるようになり、このツールが他の評価ツールと組み合わせて使用されることで、自閉症の診断プロセスを加速し、自閉症のある人たちとその家族により早期の支援を提供することができるようになることを願っています。
英バーミンガム大学
ジェニファー・クック 認知神経科学教授
（出典：英バーミンガム大学）（画像：たーとるうぃず）
体の動かし方の違いや運動機能においての困難は指摘されてきました。
早期診断の助けとなるように、AIのサポートが早く実用化されるといいですね。
（チャーリー）
