JAMA Network Openに掲載された研究では、共同注意行動に関するビデオを使用して症状を監視することで、自閉スペクトラム症（ASD）と定型発達の子どもを識別するディープラーニングモデルが示されている。
韓国・延世大学などの研究チームは、生後24ヶ月から72ヶ月の子ども95人（うち、ASD児45人）の動画データに基づく調査結果を明らかにしている。モニタリング対象となるのは「共同注意」に関する行動で、一般的に指差しや視線追従、社会的参照などが含まれる。これらは社会的学習の構成要素で、ASD時ではしばしば制限される社会的機能としても知られている。チームが開発したディープラーニングモデルは、動画データからAUCとして99.6%という極めて高いASD識別性能を達成した。
本研究成果は、AIツールによる共同注意のデジタルモニタリングと、これによるASDのスクリーニングを実現する可能性を示しており、さらなる検証によって臨床実装の可能性が探られることになる。
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