自閉症診断を支えるAIは、公平性の課題を越えられるか
本日は、発達障害領域で「測定」と「判断」をどう組み合わせるかが大きなテーマになっています。JCPP Advancesの研究は、乳幼児の自閉症診断に関わる複数情報を機械学習で統合し、高い分類性能を示しながらも、少数化された属性群で公平性の課題が残ることを報告しました。Frontiersのレビューも、AI発達スクリーニングが多様なモダリティに広がる一方、実装可能性と公平性検証が十分でないことを指摘しています。Springerの研究では、乳児期の睡眠・感覚過敏と島皮質ネットワーク、ADHD評価における視線指標、ASD児の併存症負担が扱われました。WileyのAutism Research論文は、親ストレスと自閉症症状の関係をネットワーク分析で整理し、家族支援の焦点を示しています。
