ウェアラブルは子供の病気の早期診断に役立つ可能性がある

生涯を通じて、脳はより硬直化していきます。実際、永続的な行動変化を生み出したいのであれば、脳がまだ柔軟なうちに、できるだけ早く介入するのが最善です。小児精神科医にとって、早期介入は仕事の中心ですが、これは不安やうつ病などの内向性障害の診断には当てはまりにくいものです。

科学文献によると、約20%の子供が内在化障害を経験していることが分かっています。不安やうつ症状を示す子供たちは、自分の気持ちを適切な言葉で表現できないかもしれません。また、他の人に話せることさえ認識していないかもしれません。

現在、ミシガン大学とバーモント大学の研究者グループは、ウェアラブルデバイスを用いて、子供の早期診断を実現する新たな手法を開発しています。PLOS ONEに掲載された研究では、市販のウェアラブルセンサーと特定のタスクを用いて、診断の迅速化を図りました。子供の場合、小児科医、精神科医、さらには親からの紹介は、支援を受ける上で大きなハードルとなる可能性があります。そのため、研究者たちは、データをより迅速に分析し、診断に必要な手順を減らす方法を見つけたいと考えました。

医療情報を追跡できるウェアラブルデバイスというコンセプトは、魅力的というよりはディストピア的なものに聞こえるかもしれませんが、突飛な話ではありません。アスリートたちは既にウェアラブルデバイスを使用しています。これは、身体に接触するデバイスが収集できる情報は、外部から観察される行動よりも詳細な場合が多いためです。医療分野では、成人を対象にウェアラブルデバイスが様々な用途で試験的に導入されています。

ウェアラブル端末は、子どもたちにとって貴重な情報源となります。なぜなら、子どもたちは自分の気持ちをうまく伝えられない、あるいは大人に相談できることさえ知らないからです。「親や教師は、ADHDの多動性など、目に見える問題について、より的確に報告してくれる傾向があります」とエミリー・マクギニスは言います。「ですから、子どもの不安やうつの早期段階における客観的な指標を見つけることは、そうでなければ見過ごされてしまう可能性のある子どもたちに声を与える上で重要です。」

精神病理学における観察方法は、多くの場合、特定の行動を引き出すことを目的として設計されており、「気分誘導」課題と呼ばれることが多い。本研究では、研究者らは63人の子供を対象に90秒間の「気分誘導」課題を実施した。これらの子供の中には、以前に内在化障害と診断されていた者もいた。この実験では、ファシリテーターが「起こさないように静かにしましょう」などと台本通りに指示しながら、子供を部屋に案内した。この部屋には毛布で覆われたテラリウムがあり、ファシリテーターが毛布を引っ張ると偽物のヘビが出ていた。その後、子供はヘビが偽物であることを再確認し、ヘビで遊ぶよう促された。子供たちは以前に、K-SADS-PLと呼ばれる共通のゴールドスタンダード評価と、保護者が回答した質問票の結果を用いて診断を受けていた。

研究者は通常、このような課題に取り組む個人のビデオにコーディング技術を用います。これは多くの場合、特定の種類の動作に数値を割り当て、それらを集計することを意味します。そして、それらのスコアは特定の障害や診断と関連付けられます。

しかし、データ量が膨大で（そしてそれを処理するためのトレーニングも膨大）、1人の診断でさえも膨大な時間がかかります。ウェアラブルセンサーが可能にしたのは、運動学的測定値を生成することです。「運動学的測定値とは、課題中に子供がどのように動いているかを定量的に測定することです」と、バーモント大学の生物医学工学教授であるライアン・マクギニス氏は述べています。「ウェアラブルセンサーは、子供の胴体の加速度と角速度を直接測定します。」これにより、処理が必要な数千のデータポイントが生成されました。これを実現するために、研究チームは、そのデータを子供が回転した速度と角度、そしてそれが何を示すかを示す数値に変換するアルゴリズムを開発しました。

データは二値分類モデルの学習に用いられます。このモデルは、被験者が内在化障害を持つかどうかを予測し、各被験者に対して同じ手順を繰り返します。90秒間の課題を段階的に分割することで、研究者たちは被験者間で特定の時点における行動の違いを特定することができました。その結果、最も初期の段階（「潜在的な脅威」）、つまり子供が驚愕する23秒前から3秒前までの期間が、内在化障害を持つ子供の行動をよく示す指標であることが分かりました。

内在化障害のある子どもは、他の子どもよりも曖昧な脅威から目を背ける傾向が強かった。ウェアラブルセンサーによって生成された10の生体力学的指標のうち、論文の図3は、障害と診断された子どもとそうでない子どもでは、動作や行動の範囲が異なることを示している。研究者らはこの理由を特定できる可能性は低いものの、トラウマやPTSDを抱える子どもによく見られる注意回避、あるいは（脅威に以前から注意を払っていたことによる）感情の調節不全が原因かもしれないとする先行研究を参照している。

「この研究は、子どもの内在化精神病理のリスクについて正確な予測が可能になる可能性を示す、興味深い初期証拠を示しています」と、キングス・カレッジ・ロンドンの児童・青年精神医学教授で、この研究には関与していないアンドレア・ダネーゼ氏は述べています。「しかし、このアプローチを検証するには、代表的なサンプルを用いたより大規模な研究が必要であり、同じアルゴリズムが別の子どものグループで正確な予測を行えるかどうかは不明です。」

しかし、研究者にとって、これは必ずしも驚くべきことではありません。生体認証データを用いて診断の根拠を強固にすることは有用ですが、これはビデオを用いればより明確になるはずのことです。しかし、ここで示した機械学習技術を用いることで、このプロセスを飛躍的に高速化することが可能になりました。通常であれば数時間かかるところ、わずか20秒のデータで済むのです。「行動コーディングを用いれば、一部の数値は目視で特定できたでしょう」とライアン・マクギニス氏は付け加えます。「しかし、抽出された指標の多くは、目視だけでは捉えきれないほど微妙なものでしょう。」

現時点では、これを大規模に行うにはデータが不足しています。従来の方法では環境などの要因を考慮する必要があり、ウェアラブルデバイスの使用では不可能でした。また、プライバシーや幼児のデータ収集に関する倫理的な問題もあり、商用技術を導入するにはこれらの問題を解決する必要があります。しかし、この研究はウェアラブルデバイスの全く新しい活用方法への道を開くものであり、障害を持つ若者にとって、そのプラスの効果は幼少期をはるかに超えて持続する可能性があります。

この記事はWIRED UKで最初に公開されました。