機械学習は自閉症の若者の攻撃的な行動を予測できる

Drugs.com による医学的レビュー。

Elana Gotkine HealthDay レポーターによる

12 月木曜日2023 年 2 月 21 日 -- JAMA Network Open に 12 月 21 日にオンライン掲載された研究結果によると、自閉症の入院患者について、末梢生理学における先行する変化を機械学習で分析することで、差し迫った攻撃的行動をその発生前に予測できるという。

ボストンのノースイースタン大学のテイルズ・インビリバ博士らは、操作的に定義された自傷行為や感情調節不全を示す自閉症と確定診断された精神科入院患者70人から2019年3月から2020年3月までに得られたデータを用いて、非介入的予後研究を実施した。、または4つのプライマリケア精神科入院病院からの他者への攻撃性。全体として、32 人は最低限の言語能力があり、30 人は知的障害を持っていました。研究参加者は、末梢の生理学的信号を記録する市販のバイオセンサーを装着しました。バイオセンサーデータから抽出された時系列特徴が分析されました。

研究者らは 429 回の自然主義的観察コーディングセッションを記録し、合計 497 時間に及び、自傷行為、感情調節障害、他者への攻撃性を含む 6,665 件の攻撃的行動が記録されました。 (それぞれ59.8、31.0、9.3パーセント)。すべての実験を通じて、ロジスティック回帰が全体的な分類器として最も優れたパフォーマンスを示しました（例、攻撃的行動を発症 3 分前に予測、受信者動作特性曲線下の平均面積は 0.80）。

「私たちの発見は、先制介入の新たな機会を可能にする可能性のある、ジャストインタイムの適応介入モバイル医療システムを開発している」と著者らは書いている。「攻撃的行動の予測不可能性を軽減することに重点を置くことで、この進行中の研究プログラムにより、自閉症の入院患者が家庭、学校、地域社会にもっと十分に参加できるようになると期待しています。」

要約/全文

社説

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出典: HealthDay

投稿しました : 2023-12-22 22:15

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