知的および発達障害を持つ子供のためのリアルタイム早期動揺キャプチャ技術（REACT）に関するパイロットスタディ

目的：知的および発達障害（IDD）を持つ子供や青年、特に自閉症スペクトラム障害を持つ者は、自傷行為、攻撃性、脱走、財産破壊などの困難な行動のリスクが高まります。これらの課題を軽減するためには、これらの行動につながる可能性のある早期の苦痛の兆候に焦点を当てることが重要です。これらの早期の兆候は人間の目には見えないかもしれませんが、リアルタイムセンサーを利用した予測機械学習（ML）モデルによって検出される可能性があります。現在の行動評価の実践には、そのようなプロアクティブな予測モデルが欠けています。本研究では、苦痛の早期兆候、すなわち「動揺」を検出するためのリアルタイムマルチモーダルMLモデルであるリアルタイム早期動揺キャプチャ技術（REACT）を開発し、パイロットテストを実施しました。マルチモーダルセンシング、ML、そして人間の専門知識を統合することで、IDDを持つ人々の行動評価をより安全かつ効率的にすることができます。 方法：私たちは、6歳から9歳のIDDを持つ3人の子供から行動および生理的データを収集するためにウェアラブル技術を活用しました。動揺の前20秒および動揺時のREACTシステムの有効性はF1スコアを使用して測定しました。 結果：REACTシステムは、動揺時に平均F1スコア78.69%、動揺前20秒で68.20%の精度で動揺を検出することができました。 結論：この結果は、IDDを持つ子供における動揺のリアルタイムかつプロアクティブな検出のためのREACTモデルの使用を支持しています。このアプローチは、人間の目には知覚できない苦痛の信号を検出する精度を向上させるだけでなく、行動のエスカレーションの前にタイムリーな介入のためのウィンドウを拡大し、この脆弱な集団の安全性、幸福、インクルージョンを高めます。私たちは、このような技術的支援システムがユーザーの自律性、自己主張、自己決定を向上させると信じています。