[論文レビュー] A Wearable Social Interaction Aid for Children with Autism

Nick Haber, Catalin Voss+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2017

Autism Spectrum Disorder Research参考文献 10被引用数 2

ひとこと要約

本論文では、自閉症を患う乳幼児が自然な社会的状況で顔の表情を認識するのを支援する、リアルタイムで顔の表情認識を行うウェアラブルスマートグラスシステムを提案する。オンデバイスでの機械学習を用いて感情を分類し、不顕在なフィードバックを提供することで、ケアゲイバーが選別された社会的対話の動画をレビューできるようになり、従来のABAと比較してより速くスキルを一般化できるスケーラブルで家庭ベースの療法の可能性を示している。

ABSTRACT

With most recent estimates giving an incidence rate of 1 in 68 children in the United States, the autism spectrum disorder (ASD) is a growing public health crisis. Many of these children struggle to make eye contact, recognize facial expressions, and engage in social interactions. Today the standard for treatment of the core autism-related deficits focuses on a form of behavior training known as Applied Behavioral Analysis. To address perceived deficits in expression recognition, ABA approaches routinely involve the use of prompts such as flash cards for repetitive emotion recognition training via memorization. These techniques must be administered by trained practitioners and often at clinical centers that are far outnumbered by and out of reach from the many children and families in need of attention. Waitlists for access are up to 18 months long, and this wait may lead to children regressing down a path of isolation that worsens their long-term prognosis. There is an urgent need to innovate new methods of care delivery that can appropriately empower caregivers of children at risk or with a diagnosis of autism, and that capitalize on mobile tools and wearable devices for use outside of clinical settings.

研究の動機と目的

• 自閉症を患う乳幼児が自然な社会的状況で顔の表情を認識するのを支援するウェアラブルで臨床的でないツールの開発。
• ケアゲイバーが家庭で療法を提供できるようにすることで、診療所ベースの応用行動分析（ABA）療法への依存を軽減すること。
• 現実世界の社会的対話のパターンを捉えるスケーラブルでデータ駆動のシステムを構築し、継続的な監視と効果の評価を可能にすること。
• 技術を介したフィードバックが、従来のABA法を超えてスキルの一般化を促進するかどうかを調査すること。

提案手法

• 本システムは、社会的対話のリアルタイムな動画を撮影するための外部向けカメラを備えたスマートグラスを使用する。
• アンドロイドネイティブアプリが、即時の顔の表情分類のためにオンデバイスでの機械学習を用いて動画ストリームを処理する。
• 本デバイスは、対話相手の感情状態について、リアルタイムで不顕在なフィードバック（例：視覚的または振動フィードバック）を被験者に提供する。
• 補助アプリは、キーモーメントの社会的対話の瞬間を自動で選別・強調表示し、ケアゲイバーが子供とそれらをレビュー・議論できるようにする。
• 本システムは、頭部の向きや表情認識を含む社会的対話データを記録・保存し、縦断的分析に用いる。
• 28家族を対象としたデザインスタディにより、数週間にわたり実際の家庭環境でデバイスをテストし、使いやすさと療法統合性を最適化した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自閉症を患う乳幼児は、自然な社会的状況でリアルタイムの顔の表情フィードバックを提供するウェアラブルデバイスを信頼性を持って使用できるか？
• RQ2 本ウェアラブルシステムを用いた家庭ベース療法は、従来のABAと比較して、より速く、より一般化されたスキル習得をもたらすか？
• RQ3 ケアゲイバーは、自動で選別された動画データをどのように活用し、臨床的でない環境で社会的学習を強化できるか？
• RQ4 継続的かつ自動的なデータ収集は、自閉症の治療進捗の監視をどの程度向上できるか？

主な発見

• 43名の被験者（うち23名が自閉症）を対象としたラボ内パイロットテストでは、参加者が顔の表情の刺激をデバイスを用いて正しく解釈できることを確認した。
• 28家族を対象とした家庭ベースのデザインスタディで、8,000分を超える現実世界の社会的対話およびセンサデータが収集された。
• ケアゲイバーは、システムのおかげで日常のルーティンの中でより自然で頻回に療法を提供できるようになったと報告した。
• 親や教師による観察（通常、治療の有無を盲検で行った）では、標準的なABAと比較して、より速く、より一般化されたスキル向上が見られた。
• 本システムは、顔を向けて対話する頻度や、時間経過に伴う表情認識の正確さといった、定量的指標を効果的に捉えた。
• 本デバイスは、家庭環境での長期的使用において実現可能性と受容性を示し、スケーラブルで継続的な療法の提供を支援した。