人工知能に基づく自閉症診断の実世界でのパフォーマンス分析
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：An analysis of the real world performance of an artificial intelligence based autism diagnostic
雑誌名：Sci Rep. 2025 Aug 12; 15(1): 29503.
概 要：
自閉症評価の需要が急増する中、専門医のキャパシティが追いつかず、診断と治療の遅延が生じています。本研究では、AIベースの診断ツール「Canvas Dx」の実世界でのパフォーマンスを分析しました。このツールは、18〜72ヶ月の子供における自閉症の診断を支援するためにFDAに認可されています。254件の処方データを用いて、診断精度や患者特性、決定閾値設定の影響を調査しました。結果、Canvas Dxは高い陰性予測値（NPV 97.6%）と陽性予測値（PPV 92.4%）を示し、63%のケースが明確な結果を得ました。自閉症の陽性結果を得た子供の中央値年齢は37.2ヶ月で、現在の診断中央値よりも2年以上早いことがわかりました。
方 法：
本研究は、254人の子供を対象にした後向きデータ分析です。対象は、Canvas Dxの市場認可後に処方されたデータで、診断精度を臨床基準と比較しました。主要評価指標には、NPV、PPV、感度、特異度が含まれ、患者の性別によるパフォーマンスの違いは観察されませんでした。
結 果：
Canvas Dxは、NPV 97.6%（CI-92.8%-100.0%）、PPV 92.4%（CI-87.7%-97.2%）を達成しました。明確な結果を得たケースは63%で、感度は99.1%（CI-97.3%-100.0%）、特異度は81.6%（CI-70.8%-92.5%）でした。自閉症の陽性結果を得た子供の中央値年齢は37.2ヶ月でした。臨床試験結果と比較して、実世界でのパフォーマンスは全ての主要指標で同等でしたが、明確な結果率とPPVは有意に改善されました。
結 論：
Canvas Dxは、自閉症の早期診断や除外を支援する上での実用性と有用性が示されました。このツールは、専門医の待機リスト問題の解決に寄与し、子供たちが重要な神経発達の窓口でターゲット療法にアクセスできるようにする可能性があります。