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このような記事を見つけました。
かなり文章が長いのですが、私なりに要約してみると、以下の内容となります。
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アンダーソンの育児経験をヒントに、1,700人を超える赤ちゃんと無数の泣き声の分析を経て、「Chatterbaby」と呼ばれる、赤ちゃんの声の（AI）翻訳機（無料アプリ）が誕生した。
赤ちゃんの泣き声の周波数の変化や「無音と音」の比率のパターンを解析し、赤ちゃんが泣いている理由を親たちに教えてくれるというもの。
ただし現時点では、空腹と不機嫌と痛みとを区別できる程度である。
しかし今後、膨大なデータを収集することでＡＩが成長し、泣き声のパターンの不規則性により、自閉症を診断できるようになる可能性を探るためのツールとして考えられている。
自閉症は、早い時期に独自のニーズに応じて励まされて世話をされた子ほど「定型発達」の世界でうまくやっていける点では、医師も教育者も意見が一致しているため、とにかく早目の診断が重要視されており、そのために役立つのではないかと期待されている。
「Chatterbaby」の使用にあたっては、赤ちゃんの親は研究同意書に署名する必要がある。
赤ちゃんの泣き声の音声ファイルは、個人を特定できないようにしたうえで保管しつつ、子供が６歳になるまで実施される親のアンケート（子供の発育状況や、親族に自閉症の人がいるかなど）など、すべてのデータと音声ファイルを組み合わせて、泣き声だけをもとに各種の自閉症を予測できる機械学習モデルを構築する計画だ。
心理学者、スティーヴン・シャインコフなどの自閉症研究者は、泣き声のなかに神経学上の強力な手がかりがあることを実証している。とりわけ、泣き声のピッチ、勢い、響きといった音響的特徴に潜む手がかりは有力だ。
ただし、自閉症診断を幼い時期に下すことの有効性には疑問があるとシャインコフは釘を刺す。
「偽陽性の誤診により、親の子どもに対する考え方や触れあい方が変わりますが、それ自体が子どもの発達に影響を与える可能性があるのです」
AIベースによる自閉症診断の分野はある程度進んでいるが、それに比べて脳の発達が通常とは異なる子どもの支援方法を巡る研究は大きく後れをとっている。また、利用可能な支援リソースの社会分布には偏りがある。
こうした現状では、アルゴリズムだけでよい結果を社会全体に行きわたらせることはできない。
だがアルゴリズムが、その手始めになる可能性はあるだろう。
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あいまいな記述もありわかりにくいですが、要するに、まだ自閉症の診断はできないと言うのが現状であるものの、情報が集まればＡＩも成長するため、本当に自閉症の赤ちゃんの泣き声に傾向があるとすれば、割と早い段階でそれなりのものが出来上がるかも知れません。
子供が１歳～２歳頃は、定型発達児でも手がかかる時期で診断が難しいため、その頃の母親の不安やストレスを考えると、それまでにほぼ明確な診断できるようになると助かるのかなと思いました。
例えば、産院で出産～退院までの間、赤ちゃんのベッドに「Chatterbaby」の機械を設置し、数日間検査するのもいいかも知れません。
ただ上にもある通り「自閉症の傾向がある」と聞いただけでショックを受け育児に悪い影響が出てしまう可能性もあるので注意が必要ですね。
それじゃなくても、赤ちゃんを産んだばかりのお母さんはホルモンが不安定で精神的に不安定なので・・・。
あとは全然泣かないタイプの自閉症児は測定すらできないかも知れません。
いずれにしても、成功する/しないにかかわらず、このようなチャレンジはどんどんして欲しいと思っています。
今日も読んでいただきありがとうございました。
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