2021 Fiscal Year Annual Research Report
自閉症児特有の感覚特性から生じる困難を「見える化」する
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20K13942
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| Research Institution | Kawasaki University of Medical Welfare |
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Principal Investigator |
宮崎 仁 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 准教授 (20550396)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 感覚特性 / 自閉症 / 家族支援 / デジタルマップ / 困難と対処の見える化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，感覚特性をもつASD児がどのような場所でどのような困難に遭遇したのか，外出していても安心できる場所はどこか，などの位置情報を含む生活活動情報をスマートフォンで記録し，支援者に情報共有できるシステムを開発することと，モニター調査により集められた主に画像に関する情報を機械学習により分析し，ASD児が困難となる物体（例えば，踏切の大きな音が苦手であれば「踏切」）にユーザが近づいた際にお知らせする人工知能システムを開発することであった．
研究期間全体を通じて，これまでに開発を進めてきたアプリ「YOUSAY」をベースとして，デジタルマップ上に情報を記録できる機能を実装した．この機能により，例えば，通学路の途中にある踏切のある場所にデジタルマップ上にピンを立て，「踏切の音が苦手で音が聞こえると逃げ回ってしまう．電車が通らない時間帯に通学させるようにしている」のような情報を記録することができる．また，ASD児が苦手なものが存在する場所を指定し設定した距離の範囲に近づくと，スマートフォンにお知らせが届き，注意を促す機能を実装した．
デジタルマップ上に情報を記録できる機能により，例えば学校の先生に通学時の辛さを伝達する際に言葉や文章だけでは理解を得られにくかった現状に対し，地図上に情報が「見える化」されたことで，どこにどのような困難があるのかを一目で伝達でき，視覚的に情報が提供されるため，理解や共感を得られやすくなった．
2020年度から2022年度の3年計画であり，本来の最終年度にはモニター調査を行い，アプリケーションの改善を進める予定であった．このモニター調査は，前年度応募によりあらたな研究へと引継ぎ，大規模なモニター調査を行い，得られた大規模情報から機械学習によりASD児の特徴を分析し，その分析結果をASD児およびその家族へと還元する予定である．
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