The use of Artificial Intelligence for Intervention and Assessment in Individuals with ASD

要約

本稿では、自閉症スペクトラム（ASD）患者の診断、評価、介入のためのツールとしての人工知能（AI）の利用について探求する。特に、高度な機械学習技術とデータ分析を活用した早期診断におけるAIの役割に焦点を当てている。最近の研究では、ディープラーニング・アルゴリズムが、生体データ分析、ビデオベースの相互作用評価、言語的特徴抽出を通じて行動パターンを特定し、従来の方法と比較してより正確でタイムリーな診断を提供できることが実証されている。さらに、AIは診断ツールを自動化し、主観的なバイアスを減らし、ASDモニタリングのための個別化された評価プロトコルの開発を可能にする。同時にこの論文では、AIを活用した介入技術について検討し、教育ロボットや適応型コミュニケーションツールに重点を置いている。NAOやKasparのようなソーシャルロボットアシスタントは、学習を強化する構造化された反復的な相互作用を提供することで、子供の社会的スキルを高めることが示されている。さらに、AI主導の代替コミュニケーション（AAC）システムは、ASDの子どもたちがより効果的に自己表現できるようにし、機械学習チャットボットは、パーソナライズされた応答を通じて言語発達のサポートを提供する。本研究では、長期的な評価や個々のニーズへのカスタマイズといった課題に取り組みながら、これらのAIアプリケーションの有効性を裏付ける研究成果を紹介している。結論として、ASDの診断と介入における革新的なツールとしてのAIの意義を強調し、その長期的な影響を評価するためのさらなる研究を提唱している。

要約(オリジナル)

This paper explores the use of Artificial Intelligence (AI) as a tool for diagnosis, assessment, and intervention for individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD). It focuses particularly on AI’s role in early diagnosis, utilizing advanced machine learning techniques and data analysis. Recent studies demonstrate that deep learning algorithms can identify behavioral patterns through biometric data analysis, video-based interaction assessments, and linguistic feature extraction, providing a more accurate and timely diagnosis compared to traditional methods. Additionally, AI automates diagnostic tools, reducing subjective biases and enabling the development of personalized assessment protocols for ASD monitoring. At the same time, the paper examines AI-powered intervention technologies, emphasizing educational robots and adaptive communication tools. Social robotic assistants, such as NAO and Kaspar, have been shown to enhance social skills in children by offering structured, repetitive interactions that reinforce learning. Furthermore, AI-driven Augmentative and Alternative Communication (AAC) systems allow children with ASD to express themselves more effectively, while machine-learning chatbots provide language development support through personalized responses. The study presents research findings supporting the effectiveness of these AI applications while addressing challenges such as long-term evaluation and customization to individual needs. In conclusion, the paper highlights the significance of AI as an innovative tool in ASD diagnosis and intervention, advocating for further research to assess its long-term impact.

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