ASD, ADOS, ADOSコーパス

﨑下雅仁, 小川ちひろ, 土屋賢治, 岩渕俊樹, 岸本泰士郎, & 狩野芳伸. (2020). 発話特徴を用いた自閉スペクトラム症の重症度推測システム. 人工知能学会論文誌, 35(3), B-J45_1.

https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/35/3/35_B-J45/_pdf

ASDの重症度を得点化する診断方法があり(ADOS)、その診断過程の会話をコーパス化し(ADOSコーパス)、そのコーパスデータから、専門家による診断結果を予測(機械学習SVR)する研究で、その予測が「ADOS資格に求められる誤差水準に迫る性能を達成した」とのことである。

ASDの診断のためのADOSプロトコルは複数のタスクから構成されていて、そのタスクを通して専門家がADOS得点を付ける。

ADOS得点とASDの重症度には相関がある。検査には40から60分かかる。

この検査方法のタスクが、確立されているので、そのタスクでの産出データをもとに精度の高い予測ができるのですね。やはり、タスクが重要だわ。それによってデータの質が決まってくる。

Lord, C., Risi, S., Lambrecht, L., Cook, E. H., Jr, Leventhal, B. L., DiLavore, P. C., Pickles, A., & Rutter, M. (2000). The autism diagnostic observation schedule-generic: a standard measure of social and communication deficits associated with the spectrum of autism. Journal of autism and developmental disorders30(3), 205–223.