[論文レビュー] A Comprehensive Review of Technologies Used for Screening, Assessment, and Rehabilitation of Autism Spectrum Disorder

Shadan Golestan, Pegah Soleiman+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 29, 2018

Autism Spectrum Disorder Research参考文献 94被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、自閉症スペクトラム障害（ASD）のスクリーニング、評価、リハビリテーションに用いられる技術について包括的なサーベイを提示しており、188件の研究を3つの主な技術タイプ—ソフトウェアベースのシステム、ウェアラブルデバイス、ロボット工学—に分類し、3つの機能的カテゴリーに分けている。研究では、ソフトウェアベースのシステムが文献において支配的であることが明らかになった。これにより、研究者らは技術の応用分野を体系的に把握でき、今後の研究における未開拓分野を特定できる。

ABSTRACT

Autism Spectrum Disorder (ASD) is an umbrella term for a wide range of developmental disorders. For the past two decades, researchers proposed the use of various technologies in order to tackle specific symptoms of the disorder. Although there exist many literature reviews about screening, assessment, and rehabilitation of ASD, no comprehensive survey of types of technologies in all defined symptoms of ASD has been presented. Therefore, in this paper a comprehensive survey of previous studies has been presented in which the studies are classified into three main categories, and several sub-categories, and three main technologies. An analysis of the number of studies in each category and sub-category is given to help researchers decide on areas which need further investigation. The analysis show that the majority of studies fall into the software-based systems technology category. Finally, a brief review of studies in each category of ASD is presented for each type of technology. As a result, this paper also helps researchers to obtain an overview of the typical methods of using a specific technology in ASD screening, assessment, and rehabilitation.

研究の動機と目的

• ASDスクリーニング、評価、リハビリテーションに用いられる技術について、体系的かつ包括的なサーベイを提供すること。
• 技術タイプと臨床的応用に基づいて、既存の研究を体系的なカテゴリーとサブカテゴリーに分類すること。
• 異なる技術タイプとASDの症状領域における研究活動の分布を分析し、未研究分野を特定すること。
• 研究者らがASD介入分野における現在の技術的応用とメソドロジカルなトレンドを明確に把握できるよう、概要を提供すること。
• 特定のASD症状クラスタにおける技術採用のギャップを強調することで、今後の研究を導くこと。

提案手法

• 2000年から2018年までの間に発表されたASD技術に関する188件の研究を対象とした体系的文献レビュー。
• 研究を3つの主な技術カテゴリーに分類：ソフトウェアベースのシステム、ウェアラブルデバイス、ロボット工学。
• 臨床的機能に基づくサブカテゴライゼーション：スクリーニング、評価、リハビリテーション。
• 技術タイプとASD症状領域における研究分布のテーマ的および定量的分析。
• 研究結果の統合を通じて、ASD症状クラスタおよび介入タイプごとの技術使用状況をマップすること。
• 表や図を用いて、技術の普及度、応用タイプ、研究トレンドを要約すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ASDスクリーニング、評価、リハビリテーションに用いられる主な技術タイプは何か？
• RQ2 これらの技術は、異なるASD症状領域や臨床的機能の間でどのように分布しているか？
• RQ3 現在の技術的研究において、どのASD症状クラスタが未対応であるとされているか？
• RQ4 ソフトウェアベースのシステム、ウェアラブルデバイス、ロボット工学におけるASD介入の一般的なメソドロジカルアプローチは何か？
• RQ5 現在の研究分布によって明らかにされた、研究および応用におけるギャップは何か？

主な発見

• ソフトウェアベースのシステムが研究の最大規模を占めており、デジタルおよびアプリベースの介入に強い研究関心が集まっていることを示している。
• ウェアラブルデバイスやロボット工学は比較的未反映であり、リアルタイムの行動モニタリングや社会的スキルトレーニングの可能性にもかかわらず、活用が不十分であることが示唆されている。
• 多くの研究が、社会的コミュニケーション障害や繰り返し行動といった核心的ASD症状に焦点を当てており、感覚処理や感情調節には限定的な関心が向けられている。
• マルチモーダルデータ（例：音声、映像、生理的信号）を統合して包括的な評価を行う研究はわずかにとどまっている。
• 技術的介入の長期的有効性を現実世界の環境で評価する縦断的研究が著しく不足している。
• 人工知能（AI）や機械学習の新技術を活用した、個別化されたASD評価と適応的リハビリテーションの分野に顕著な研究ギャップが同定された。