顔の表情や頭の動きから自閉症やADHDの患者を識別できる新しいコンピューターアルゴリズムが開発された。これまで、医師は標準的な質問票を使用したり、被験者の行動を観察することによってこれらの障害を診断してきました。この障害を持つ人々は非常に似た行動パターンを示すため、研究者は患者から行動情報を収集した後、それをコンピューターアルゴリズムに適用し、コンピューターがこのような障害をより正確に観察し診断するのを支援できるようにしました。自閉症やADHDの診断精度は96%にも達します。 英国ノッティンガム大学の研究者、ミシェル・ヴァルスター氏と彼の研究チームは、55人の成人ボランティアを募集し、彼らに物語を読んだり聞いたりして、自分自身に関するいくつかの質問に答えるように依頼した。研究者たちはまた、彼らの注意力を観察するために頭を動かすように指導した。観察後、被験者は自閉症、ADHD、その両方、どちらでもないの4つのカテゴリーに分類されました。調査結果によると、自閉症とADHDの両方を持つ人は、驚くべきニュースを聞いたときに眉を上げる可能性が低いことがわかった。 キングス・カレッジ・ロンドンのエリック・テイラー氏は、この研究はこうした障害の診断に役立つ優れたツールとなり得ると述べた。さらに、日常生活における子どもの行動を定期的に観察することが、自閉症やADHDを早期に発見する最良の方法である。 |
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