児童のADHDをセンサーで見極める(AI×メンタルヘルス)【論文】

   

ADHD診断をもっと容易に!

ADHD(注意欠陥・多動性障害)は、学齢児童の3~5%に影響を与える神経発達障害として知られている。ADHDの診断は問診や心理検査をセットで行い、「不注意・多動性・衝動性」の3要素を細かい基準のもとで判断する。

近年では、身体に装着したセンサーから症状と測定値を抽出する試みや、パフォーマンステスト(CPT)や脳波(EEG)による検査も行われている。また、安価な慣性センサーによる測定法の研究もされている。しかし、不慣れな環境での検査は、児童が普段と異なる行動をしてしまう恐れがある。

スペインにあるマドリード・カルロス3世大学のMario Muñoz-Organeroらは、児童が自然な環境でADHDのモニタリングを行えるように、加速度データによる客観的な尺度を抽出する方法を提案した。

結果、より自然に正確な検査ができるようになったのだろうか?続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間:Mario Muñoz-Organeroについて
スペインのマドリード・カルロス3世大学でテレマティックエンジニアリングの教授を務める。ウェアラブルデバイスやモバイルセンサーへの機械学習応用に関する研究を行っている。

CNNによりADHDを分類

Marioらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

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