【研究】自閉症を脳回路から見分ける先端人工知能技術を開発

東京大学や国際電気通信基礎技術研究所などの研究グループが人工知能を応用して自閉症を判別する技術を開発しました。

脳を140個の小領域に分割し，それらが任意の2領域間でどの程度似ているか相関係数として数値化し（領域間機能的結合），全9,730通りを調べることで自閉スペクトラム症（自閉症）を特徴づける機能的結合がわずか0.2%（16個）であることを突き止めたそうです。

本研究成果のポイント
　自閉スペクトラム症（ASD）の状態を反映するバイオマーカーはこれまで存在せず、生物学的・脳科学的に根拠のある診断・治療は困難だった。
　高い次元を持つ脳回路データについて、学習のためのサンプル数が数百以下と少ない場合にも、正しく汎化できる先端人工知能技術を開発した。
（以下略）

これまで自閉症は「特徴的な行動がよく見られる」などの問診によって診断を受けることが多かったですが，それを客観性の高いデータから診断が可能になるということでしょうか。専門医の診断と85%が一致しているそうなので，今後データが蓄積されていけばかなり確度の高い診断が実現できるのかもしれません。