The development of diagnostic tool for autism spectrum disorder by AI construction

自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder：ASD）の主となる症状の1つは、コミュニケーション障害である。このコミュニケーション障害は、語用障害を軸として捉えられ、本研究では、代表加藤の先行研究で構築した「ASD/定型発達＋統合失調症の話し言葉コーパス」から、ASD児/者と定型発達児/者の語彙-文法資源の使用の違いを機械学習させ、これら2グループの判別を自動的に行うAIをパイロットスタディとして開発し、臨床の現場で診断ツールとしての適用の可能性を探る。今年度は、2つの理由からコーパスデータの拡大をはかり、これは今後も継続することになっている。一つは、ASDと定型発達の判別結果への信憑性を高めるために、学習データとなるコーパスの拡大を図るべく、データ収集、トランスクリプト化、アノテーションの一連の工程を継続した。機械学習の対象とする発話の年齢層は、13歳以上、14歳以上、15歳以上の言語獲得臨界期を過ぎた３つの年齢層のグループとした。この年齢層は、受診者数が少なく、受診者の来院を待ちながらのデータ収集となるため、時間がかかる見通しである。もう一つの理由は、技術的な問題点として、実際の臨床適用のためには、自動アノテーションの精度を上げる必要があることがわかった。それには、機械学習させるデータの容量の拡大をはかる必要がある。本コーパスは、モニター・コーパスとして、拡大、拡大をはかりながら、精度を向上させたが、この工程は、今後も継続する。

自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder：ASD）の主となる症状の1つは、コミュニケーション障害である。このコミュニケーション障害は、語用障害を軸として捉えられ、本研究では、代表加藤の先行研究で構築した「ASD/定型発達＋統合失調症の話し言葉コーパス」から、ASD児/者と定型発達児/者の語彙-文法資源の使用の違いを機械学習させ、これら2グループの判別を自動的に行うAIをパイロットスタディとして開発し、臨床の現場で診断ツールとしての適用の可能性を探る。今年度は、2つの理由からコーパスデータの拡大をはかり、これは今後も継続することになっている。一つは、ASDと定型発達の判別結果への信憑性を高めるために、学習データとなるコーパスの拡大を図るべく、データ収集、トランスクリプト化、アノテーションの一連の工程を継続した。機械学習の対象とする発話の年齢層は、13歳以上、14歳以上、15歳以上の言語獲得臨界期を過ぎた３つの年齢層のグループとした。この年齢層は、受診者数が少なく、受診者の来院を待ちながらのデータ収集となるため、時間がかかる見通しである。もう一つの理由は、技術的な問題点として、実際の臨床適用のためには、自動アノテーションの精度を上げる必要があることがわかった。それには、機械学習させるデータの容量の拡大をはかる必要がある。本コーパスは、モニター・コーパスとして、拡大、拡大をはかりながら、精度を向上させたが、この工程は、今後も継続する。