音声特徴×機械学習による乳児期ASDリスク予測
このブログ記事は、**発達・精神領域における最新研究を横断的に紹介し、「リスク行動の実態把握」「早期評価・診断の精緻化」「医療・心理・社会モデルの統合」「支援の個別化と効果検証」**という観点から知見を整理しています。具体的には、①ADHD・Autism・AuDHDで飲酒パターンや後悔・支援希求が異なり、特にAuDHDでは「後悔」が減酒意向を強く駆動すること、②就学前ADHDでは実行機能の下位要素(ワーキングメモリ、抑制、計画性)が症状領域(不注意・反抗・多動衝動性)を識別しうること、③慢性疾患と食事制限を背景にADHD/ODD行動が悪化するケースから医療・教育・家族支援の統合が重要であること、④ASPDでは深い「恥」がメンタライゼーション崩壊と暴力に関与しMBTが介入の鍵になりうること、⑤自閉症の視覚注意を「欠陥」ではなく適応的資源として捉え直す視点、⑥音声特徴×機械学習による乳児期ASDリスク予測という非侵襲的バイオマーカー探索、⑦幼児の自由遊びを多次元で精密に評価することでASD特有の遊びプロファイルを抽出できること、⑧EIBIの個票データメタ分析により臨床的に意味ある改善と介入強度の重要性が示されること――を取り上げ、発達特性を単純な診断名ではなく、機能・文脈・メカニズム・介入可能な指標として捉え直す研究動向をまとめています。
