HKUST、自閉症のスクリーニングと家族支援を行うAIエージェントを開発

2026年11月11日、香港科技大学（HKUST）は、自閉症のスクリーニングと家族支援を目的とするAIプラットフォーム「ASD Super Agent」を発表した。曲線下面積（AUC）の暫定スコアは0.92で、これは識別精度を測る指標である。導入前に、さらなる臨床研究と実環境での検証が計画されている。

このプラットフォームは、早期のリスクスクリーニング、個別に合わせた介入の提案、保護者や介護者への継続的なフォローアップを組み合わせている。HKUSTは、アジアで初めての自閉症支援統合型AIプラットフォームと説明している。

HKUSTによると、自閉スペクトラム症は世界の子どもの約100人に1人が抱えている。一方、評価を受けるまでの長い待ち時間、高額な治療費、介入に関する情報の分散により、家族が適切な時期に支援を得られない場合がある。このプラットフォームは、初期のリスク評価から家庭でのトレーニングの提案、長期的なフォローアップまで、家族を支援することを目的としている。

プロジェクトを率いるのは、HKUSTの数学科および工業工学・意思決定分析学科の教授、Kani Chen氏だ。開発にあたり、チームは香港、大湾区、北京の特別支援教育機関、児童発達センター、精神科病院を訪問し、自閉症の子どもを持つ親約500人と意見を交わした。研究者らは、そこで家族から聞いた困難に即した実用的な支援ツールの設計に、こうした取り組みを生かした。

家庭で撮影した動画を活用する早期リスクスクリーニング

保護者はスマートフォンなどのスマートデバイスで、子どもの日常の様子を短い動画に撮影し、標準化された質問票に回答して、基本的な発達情報を提供できる。ASD Super Agentは、これらの情報を使ってリスク評価と分析レポートを作成する。このレポートは、家族が専門家による評価を受ける際の参考資料として想定されており、専門家による評価に代わるものではない。

プライバシー設計には、データ最小化の考え方が取り入れられている。ユーザーのデバイス上で姿勢の特徴を抽出することを優先し、分析に不可欠とされる情報のみを処理する。スクリーニングに家庭で撮影した動画や子どもの発達情報が含まれるため、これは重要な配慮だ。

個別介入と専門知識の活用

保護者は、感情調整の難しさ、アイコンタクトの少なさ、コミュニケーションの困難、反復行動などの課題を説明し、それぞれに合わせた支援策の提案を受けられる。提案には、医療や教育の専門家との話し合いに役立つ学術文献や背景資料を含めることもできる。

このプラットフォームの「20+1」フレームワークには20を超える自閉症介入モデルが組み込まれており、セラピスト、特別支援教育の提供者、各種団体が独自の手法や実践経験を知識ベースに追加できる。採用されている手法には、応用行動分析、自然主義的発達行動介入、TEACCH構造化教育、地域化BSRモデルがある。

この仕組みは、研究に基づく方法論と、現場の専門家の経験を組み合わせている。また、当初のモデルだけにシステムを限定せず、専門家が独自の介入に関する知識を提供できる仕組みも備えている。

継続的なフォローアップ用プロフィールと研究データベース

継続的な支援に向けて、システムは家族や専門家が提供するテキスト記録、動画による評価、発達情報を組み合わせ、子ども一人ひとりの動的な発達プロフィールを作成する。長期的な目標を取り組みやすい日々の行動に分け、時間の経過に伴う進捗を追跡し、家族と専門家の話し合いを支援できる。音声でのやり取りには、現在、広東語、普通話、英語が対応している。

チームは、動画、姿勢、行動に関する記録を110万件超収録したマルチモーダル自閉症データベースも構築した。HKUSTによると、このデータベースはAIモデルの開発と自閉症研究の基盤となる。今後もデータの収集と分析を続け、リスク評価の精度向上、介入の提案の改善、自閉症の発達と支援戦略への理解の深化を目指す。

研究者らは、ユーザー体験を改善し、臨床検証研究を拡大するとともに、システムの性能を高める計画だ。香港や大湾区、さらにはその先の地域でも、自閉症支援をより利用しやすくすることを目指している。次の段階で中心となるのは、臨床試験と実環境での検証によって、暫定的なスクリーニング結果と家族支援に向けたプラットフォームの統合的なアプローチを裏付けられるかどうかだ。