このブログ記事は、発達障害、福祉、教育、およびビジネスに関連する最新の動向と研究成果を紹介します。中国の有道社が発表したAI家庭教師の開発、障害者グループホーム運営の問題、発達障害を持つ子どもたちに対する画期的な「スマイルカット」の取り組みなど、様々な分野の最前線でのイノベーションと課題に焦点を当てています。また、自閉症特性や感覚過敏性と摂食障害の関連、保護者介入プログラムの文化的適応、神経発達障害を持つ子どもの精神健康サービス、ADHDの早期発見ツールとしての目の追跡特徴に関する研究も紹介しています。

ビジネス関連アップデート

生成AI｢バーチャル家庭教師｣の開発競争が加速

中国の有道（ヨウダオ）社は、教育サービス向けの大規模言語モデル「子曰（ズーユエ）2.0」およびそれを基にしたAI家庭教師「小P老師」と「ハイ・エコー2.0」を発表しました。これらの製品は、学習者の質問に答える機能や口語表現のトレーニングを提供します。有道のCEO、周楓氏によると、小P老師は小中学生向けの教育をサポートし、ハイ・エコーは英会話教育に焦点を当てています。アメリカでは、生成AIを活用した新しい教育サービスが続々と登場し、競争が激化しています。アメリカのアニマト社は、ChatGPTを基にした「コール・アニー」を開発し、複数言語に対応し、さまざまな科目をカバーしています。周氏は、中国でも生成AIベースのアプリケーションが増加すると予想しています。

〈社説〉障害者のＧＨ　「粗製乱造」を防ぐ制度に｜信濃毎日新聞デジタル　信州・長野県のニュースサイト

障害者グループホームの運営における深刻な問題が浮き彫りになりました。東京に本拠を置く「恵」社が、食材費の過大徴収と福祉サービス報酬の不正受給で厚生労働省から特別監査を受けています。愛知、群馬、神奈川の事業所での組織的な過大徴収により、恵社の経営陣は業務改善を求められています。この事件は、障害者支援のシステムに潜む根本的な問題点を浮き彫りにしています。日中サービス支援型グループホームの急増と、それに伴う質の確保の難しさが指摘されています。

発達障害の子も笑顔で散髪。子どもに寄り添う「スマイルカット」の取り組み｜カラふる -地方創生＆多文化共生マガジン-

発達障害を持つ子どもたちが美容室で安心してヘアカットを受けられるようにするため、京都の美容師・赤松隆滋さんは革新的な『スマイルカット』を考案しました。このユニークな取り組みは、子どもたちがリラックスして髪を切らせるための特別なアプローチを用いており、発達障害への深い理解と専門知識がベースになっています。赤松さんは自身のサロン「Peace of Hair」でこの技術を実践し、NPO法人そらいろプロジェクト京都を通じて全国に広めています。彼の独創的なメソッドと情熱的な啓発活動は、発達障害を持つ子どもたちとその家族にとって大きな希望となっています。

学術研究関連アップデート

Autistic traits, sensory sensitivity and eating disturbances in a sample of young adults referring to a generalized mental health clinic

この研究は、自閉症特性と摂食障害の関連に焦点を当て、心理症状を持つ若年成人における摂食障害の有病率と、自閉症特性や感覚過敏性との潜在的な関連を調査しました。目的は、精神科外来に初めて受診した、まだ正式な診断を受けていない患者群において、自閉症特性と摂食障害の関連を明らかにすることでした。

方法としては、18歳から24歳の259人の若年成人が、摂食態度テスト（EAT-26）、自閉症スペクトラム障害のためのスウェーデン摂食評価（SWEAA）、自閉症指数（AQ）、リトヴォ自閉症アスペルガー診断スケール改訂版（RAADS-R）、感覚知覚指数短縮版（SPQ-SF35）を完了しました。

研究の結果、参加者の23.55％がEAT-26のカットオフ点以上のスコアを記録し、摂食障害のリスクがあり、専門の臨床医による評価が必要であることが示唆されました。また、触覚と視覚の領域における過敏性と、EAT-26およびSWEAAの間に関連が見られました。自閉症特性の存在は、摂食障害と大きく関連していることが示されました。

この研究は、一般的な精神症状や心理的苦痛を経験している若年成人において、摂食領域が中心的な精神病理学的特徴であることの重要性を強調しています。また、自閉症特性と摂食障害の関連に関する証拠を追加し、一般的な精神病理学における自閉症特性の役割についての新たな研究課題を提起しています。

A Mixed-methods Examination of Culturally Responsive Adaptation to an Evidence-based Parent-mediated Intervention Implemented for Autistic Children

この研究は、歴史的にサービスが行き届かないコミュニティ設定内で実施される際の、保護者介入プログラム（PMI）の障壁と、自閉症または他の社会的コミュニケーションの違いを持つ13〜48ヶ月の子どもの保護者134人と、プロジェクトImPACTを実施している6人の臨床家を対象に行われました。プロジェクトImPACTは、自閉症の幼児に社会的コミュニケーションのスキルを促進し、保護者の応答性と自立を高めるために設計された、証拠に基づいたPMIです。

研究の目的は、外来設定でのプロジェクトImPACTへの参加障壁を調査し、臨床家が少数派の家族に合わせてプログラムを提供し適応させるために使用する戦略を明らかにすることでした。この目的のために、定量的および定性的手法が組み合わせて使用されました。

結果からは、保護者がプロジェクトImPACTに参加する際に障壁を経験していること、またこれらの障壁がプログラムの完了能力に関連していることが示唆されました。定量的な結果は、プログラムの適応が保護者や子どもの背景によって異ならないことを示していますが、定性的な結果からは、臨床家が少数派の家族の文化、心理社会的経験、目標、特定の障壁を積極的に考慮しながらプロジェクトImPACTを提供しようとしていることが強調されました。

また、文化的に応答的なケアと適応は、保護者の関与をサポートする可能性があることが、定量的および定性的な結果からも示唆されています。これには、信頼関係、信頼、購入意欲、出席などが含まれます。家族中心のケアの実装において、文化的な考慮と文脈/心理社会的な考慮を中心に据えるアプローチも強調されています。

研究は、PMIの実施における文化的適応の重要性と、特に多様な家族のニーズに対応するためのアプローチの開発に焦点を当てる必要性を示唆しています。

Mental Health in Children with Disabilities and Their Families: Red Flags, Services' Impact, Facilitators, Barriers, and Proposed Solutions

この研究は、神経発達障害（NDD）を持つ子供や青少年とそのケアギバーが、精神健康の課題を経験するリスクが高いという問題に焦点を当てています。特に、パンデミック中の隔離や不確実性によって、この脆弱な集団における精神健康困難が増加していると報告されています。この状況は、既に特定されていたサービスのギャップを浮き彫りにし、既存の実践の最適化とカスタマイズの必要性を強調しています。

研究の目的は、NDDを持つ子供たちにおける精神健康の課題の前兆をヘルスケアプロバイダー（HCP）とケアギバー（CG）の両方の視点から探究し、精神健康サービスの障壁、促進要因、影響、解決策を調査することです。

この目的のために、混合方法研究デザインが採用され、参加者は調査と半構造化されたインタビューを完了しました。データ分析には記述統計とハイブリッド誘導/演繹的テーマアプローチが使用されました。

その結果、700以上の発言が分析され、精神健康の課題の前兆（7つのカテゴリー）が特定されました。これには自己の感情や認識、行動的および身体的表現、感情の調節障害、学校関連の要因などが含まれます。臨床家は小児向けの家族中心の精神健康サービスの必要性を指摘し、需要に応えるための資源やトレーニングの欠如を伝えました。ケアを受けた場合、ケアギバーは適度な満足度を示しました。促進要因として、臨床家は多職種チームとケアギバーの治療プロセスへの関与を挙げました。参加者は、サービスのアクセシビリティを高めるための改善策を推奨し、より広範な対象者に対応し、包括的なサービス（例えば、家族中心のケア、リスクの高い遷移期の対応）を提供することを提案しました。また、臨床家のエビデンスベースの実践をサポートするためのトレーニングやツールキットの必要性も指摘されました。

結論として、この研究はNDDを持つ子供たちとその家族に対する精神健康サービスのための体系的で標準化されたアプローチの必要性を強調しています。ケアギバーのサポートを強化し、障壁に対処し、積極的な家族中心のアプローチを採用することが、アクセスと品質の向上に不可欠です。これらの提案された解決策は、小児精神健康サービスの方針や実践を形成するための貴重な洞察を提供しています。

Development of an Innovative Approach Using Portable Eye Tracking to Assist ADHD Screening: A Machine Learning Study

この研究は、注意欠陥・多動性障害（ADHD）の早期発見のためのスクリーニングモデルを開発することを目的としています。ADHDは小児人口の大きな割合に影響を与え、早期検出が効果的な介入に不可欠です。目の動きは選択的注意、反応抑制、作業記憶などの神経心理学的機能と関連する脳領域によって制御されており、これらの機能の欠如はADHDの主要な特徴に関連しています。

方法として、ADHDと診断された56人の子供（平均年齢8.38歳、45人が男性）と、通常発達する子供（TDC）79人（平均年齢8.80歳、33人が男性）が参加しました。選択的注意、作業記憶、反応抑制を測定する5つの行動タスク（前向きサッケードタスク、反対向きサッケードタスク、記憶誘導サッケードタスク、変化検出タスク、ストループタスク）の実行中に、デジタルデバイスを使用して目の追跡データが収集されました。機械学習（ML）は、ADHDとTDCを分類するための最適なモデルの構築と、ADHDに関連する関連する目の追跡特徴を選択するために使用されました。

結果として、ADHDの子供とTDCを区別する可能性のある5つのタスクで33の目の追跡特徴が特定されました。ADHDの参加者は、目の追跡タスクでサッケードの遅延と度合いが増加し、注視時間が短かった。エキストラツリーとランダムフォレスト分類器を統合したソフト投票モデルは、目の追跡特徴だけを使用してADHDを特定するための高い精度（76.3％）を示しました。目の追跡特徴のみを使用したモデルと、Advanced Test of Attentionやストループテストを使用したモデルとの比較では、曲線下面積（AUC）に有意な差は見られませんでした（p=0.419およびp=0.235）。

議論では、目の追跡特徴がADHDのスクリーニングツールとして有望であることが示唆されています。これらの特徴は、単純なデジタルデバイスを使用しても取得でき、ADHDの個人における障害のある神経生物学的機能の信頼できる指標となる可能性があります。スクリーニングツールとしての有用性を向上させるためには、より多くの参加者を対象とした、性別比率がよりバランスの取れた研究が今後必要です。