特定の繰り返し図形の筆記動態および筆記時の脳活動情報を用いて発達障害およびその種別
（ADHD：注意欠陥・多動性症候群、ASD：自閉症スペクトラム障害）を判定するAI
Advantages
- 客観的な数値に基づく判定
- 文字が理解できない発達期の早期（幼児期）から判定でき、適切な療育を早期から開始できる
Current Stage and Key Data
- ヒト臨床研究段階
- 筆記動態および脳活動情報に基づき、ASDを併発しているADHD児を定型発達児と判別できた。
Partnering Model
以下のような協働パートナー企業を募集中。
１．ライセンスを受けて本システムを開発・販売・サービス提供するデジタルヘルス企業。
２．本システムを利用してADHD・ASD治療薬を開発する製薬／バイオテック企業。
３．本システムを構成する装置（fNIR等）を開発・提供する協力企業。
Background and Technology
従来の発達障害の診断は、日常場面の観察・問診をもとに主観的に判断され、信頼性に課題があった。これまでに被験児における色と文字の組み合わせや書字の特徴を診断に活かす研究がなされてきた。しかしながら、想定適応年齢が５歳以上であるため、適切な診断・介入が遅延し、不登校やうつ病などの二次障害が発生することも懸念されている。
私たちは、被験児にペンタブレットで特定の繰り返し図形を筆記させ、筆記動態を客観的な数値として取得しADHD/ASDを判定する方法を開発した。さらに筆記時の前頭葉活動を計測（fNIRS：機能的近赤外分光法）したデータを組み合わせて、ADHD/ASDを判定する方法を改良した。本方法は、色や文字が理解できない発達早期の幼児にも適応できる。
Publications
Researchers
安村 明（熊本大学大学院人文社会科学研究部）
Please click here to see English summary.
以下のフォームからお問い合わせください