デニス・ウォール、Ph.D.、Cognoaの共同創設者 – インタビュー・シリーズ

デニス・ウォール、Ph.D.は、スタンフォード大学の小児科と精神医学の准教授であり、Cognoaの共同創設者です。 Cognoa は、すべての子供たちと家族たちが、早期介入への公平なアクセスを確保し、生涯の成果を向上させるための、高品質の製品を提供することで、児童の行動健康に関するケアの新しい基準を作り上げることに尽力しています。

あなたは長年にわたって、自閉症のある人と個人的な関係を持っています。あの関係について説明し、そこから何を学んだかについてお話しください。

私の義理の姉は重度の自閉症です。私は実際に、十代の頃から彼女を知っています。私はボストン・カレッジ・ハイスクールに通っており、彼女の従兄弟であり私の友人でもありましたが、ケープコッドに住んでいたため、往復2時間の通学となりました。ある時から、私は友人の家に週に数泊するようになり、幸いにもその提案を受けました。私は彼の家族と親しくなり、ベッキーや自閉症の高みと低みについて知るようになりました。

私はUCバークレーで統合生物学のトレーニングを受け、スタンフォードで計算遺伝学を学び、妻のアビーとボストンに戻り、ハーバードで新しい教員職を始めました。そこで、自閉症を理解し、トレーニングを活用して解決策を見つけるための研究に取り組む機会を得ました。ベッキーのような家族のために、自閉症の診断システムの現実と課題について新たな視点を得ることができました。私の自閉症との個人的な経験から、多くの家族にとって、診断と治療の方法に新しい革新と変化が必要であることを学びました。

あなたはしばしば「自閉症研究の悪童」と呼ばれています。そう呼ばれるのは当たり前だと思いますか?

私は、そのような評価が普遍的に共有されているわけではないと思います。最近、アメリカ医療情報学会（American College of Medical Informatics）のフェローに選出され、世界のトップ自閉症研究者30選（世界のトップ自閉症研究者）の9位に選ばれました。私は過去16年間、自閉症の診断と治療の改善に取り組んできました。

診断を受けるために、親が1～3年待たなければならないという事実は、多くの子供が重要な早期神経発達の機会を逃し、治療の効果が制限されることになります。このため、私はAIと機械学習を使用して、結果を改善し、現在のシステムを改善する解決策を開発することを目指しました。待機時間は、行動健康専門家の不足により悪化しています。COVID-19は、診断へのアクセスをさらに困難にしています。革新と協力が必要です。

チャールズ・ダーウィンの著書「種の起源」はあなたにとって何故に特別な意味を持つのでしょうか?

私は生物多様性が好きです。世界を理解することが好きです。ダーウィンは、種の起源についての異端的な理論を提唱し、体系学、系統学、集団遺伝学などの分野を立ち上げました。これらの分野は、医学とは思われるかもしれませんが、実際にはそうではありません。自閉症のような状態は、数学的な基礎を必要とする多くの形態があります。機械学習は、複雑なデータからパターンを抽出するのに優れています。

あなたはCognoaの創設者です。会社の創設ストーリーを共有してください。

私は、自閉症と出会った個人的な経験と、専門的な研究から、子供たちと家族たちが自閉症と共に生きることを改善するために、Cognoaを設立しました。私はトレーニングを受け、医師の仕事を影で見て、家族が現在のシステムを乗り越える際に直面する課題を実感しました。多くの家族が診断を受けるために長い時間を待たなければなりません。私は、ハーバードで教員職を始め、自閉症の分子基礎に焦点を当てました。私たちは、自閉症は遺伝的であることを知っていました。しかし、原因となる遺伝子は明らかではありませんでした。

私はボストン子供病院（当時はボストン子供病院）と協力し、包括的な分析を行い、子供の分類、つまり診断の確認方法について疑問を持ちました。私は医師や臨床技術者が、親や子供と面接を行い、標準的な評価方法（ADI-R、ADOS）を使用して自閉症の評価を行うのを陰で見て、診断プロセスは非常に長く、繰り返し行うことが難しいことを知りました。主観性が必然的に生じることを知り、より迅速な診断評価方法を探すことを決意しました。

私は表現型に焦点を当て、デジタル量的ツールを開発して子供を高精度で表現型化することにしました。自閉症の診断の複雑さを減らすことができるかどうかを調べました。答えははっきりと「はい」でした。

この答えを得たことで、診断プロセスを改善するための新しい会社を設立するための資金を調達する旅を始めることができました。現在、pediatriciansは、発達の遅れを疑われる子供を専門家に診断と治療のために紹介しています。これにより、子供や家族が診断を受けるまでに数ヶ月から数年待たなければなりません。Cognoaは、この現実を根本的に変えるために、pediatriciansに診断を迅速に行えるようにし、専門家がより複雑な症例に焦点を当てることができるようにします。

Cognoaは機械学習に大きく依存しています。機械学習に最初に惹かれたのは何ですか?

機械学習（ML）は、データからパターンを抽出するのに優れています。多くのデータは複雑で多次元です。社会的測定、感覚的測定、時間的依存性や独立性、感情、動き、ジェスチャー、反応など、多くの要素があります。MLは、臨床医がこれらの特徴を分析し、どの特徴が重要で、どれが重要ではないかを判断するのに役立ちます。

Cognoaは、機械学習を使用して、子供のデジタル表現型を生成し、診断の精度を高め、プロセスを迅速化します。ただし、機械学習だけでは十分ではありません。機械学習を正しいデータフローと組み合わせる必要があります。したがって、Cognoaは、機械学習を普遍的な技術（例：スマートフォン）を通じてアクセス可能にすることに尽力しています。

あなたは、AIと機械学習技術を活用して、自閉症の診断の新しいパラダイムを導入するために、Cognoaがどのように取り組んでいるかについてお話しください。

Cognoaは、デジタル時代に合わせた自閉症の診断を導入することで、健康の成果を向上させ、家族の生活の質を向上させ、現在の複雑なシステムを改善するための新しいアプローチを導入しています。現在、pediatriciansは、発達の遅れを疑われる子供を専門家に診断と治療のために紹介しています。これにより、子供や家族が診断を受けるまでに数ヶ月から数年待たなければなりません。Cognoaは、pediatriciansに診断を迅速に行えるようにし、専門家がより複雑な症例に焦点を当てることができるようにします。

このアプローチは、自閉症の診断をデジタル化することで、健康の成果を向上させ、家族の生活の質を向上させ、現在の複雑なシステムを改善することを目指しています。CognoaのAIは、男女、人種、民族、社会経済的背景を考慮して開発されており、歴史的な偏見を排除するように設計されています。Cognoaは、自閉症の診断を民主化し、すべての子供たちが公平なケアを受けられるようにしています。

Cognoaは、機械学習を使用して、自閉症の診断をより客観的で効率的なものにするための取り組みについて説明してください。

研究は一貫して、自閉症の診断における性別、人種、民族、社会経済的差異が広く存在することを示しています。例えば、女の子は、平均して1.5年遅れて自閉症の診断を受けます。さらに、8歳未満の自閉症の子供の4人に1人が、ほとんどが黒人またはヒスパニック系である、診断を受けていません。これは、歴史的に、女の子や少数民族における自閉症の症状が理解されていないこと、また、ケアへのアクセスに関する障壁があることによるものです。

Cognoaは、機械学習を使用して、自閉症の診断をより客観的で効率的なものにするために取り組んでいます。CognoaのAIは、男女、人種、民族、社会経済的背景を考慮して開発されており、歴史的な偏見を排除するように設計されています。Cognoaは、自閉症の診断を民主化し、すべての子供たちが公平なケアを受けられるようにしています。

あなたは、CognoaのASD治療について説明してください。社会的感情的交流を改善するのにどのように役立つでしょうか?

Cognoaの自閉症治療は、臨床開発中なので、詳細は公開できないですが、社会的感情的認知と関与を目標とした治療ソリューションを開発中です。Cognoaのデジタル治療ソリューションは、FDAのブレークスルー・デバイス指定を受けています。

私は、デジタル行動健康ソリューションを使用して、自閉症の治療と生活を劇的に改善することに非常に興奮しています。スタンフォード大学での私の研究室では、スーパーパワーグラスを開発し、6週間の使用で著しい治療効果が見られたことを実証しました。

あなたは、Cognoaについて何か追加の情報を共有したいと思いますか?

2020年9月、Cognoaは、自閉症の診断デバイスをFDAに提出することを発表しました。同社は、すべての子供たちと家族たちが、早期介入への公平なアクセスを確保し、生涯の成果を向上させるための、高品質の製品を提供することで、児童の行動健康に関するケアの新しい基準を作り上げることに尽力しています。さらに情報については、Cognoaを訪れてください。