健康データベースと自閉症スペクトラム障害の早期発見：スコーピングレビュー
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年7月29日
タイトル：Health databases and early identification of autism spectrum disorder: a scoping review
雑誌名：BMJ Open. 2026 Jul 28; 16(7): e112845. doi: 10.1136/bmjopen-2025-112845.
概 要：
本研究は、多様な集団や環境における自閉症スペクトラム障害（ASD）の早期発見に向けた健康データベースの利用に関する証拠をマッピングすることを目的としています。ASDに関連する特徴を正式な診断前に検出することを早期発見と定義し、電子健康記録や監視システムなどのデジタルソースを対象としました。
方 法：
ジョアンナ・ブリッグス研究所のフレームワークに従ったスコーピングレビューを実施しました。MEDLINE、Embase、Scopus、PsycINFO、Web of Science、ラテンアメリカおよびカリブ海健康科学文献を検索し、2024年12月までの文献を対象としました。ASDと診断された、または疑われる個人を含む研究を年齢や国、医療設定に制限なく考慮しました。
結 果：
37件の研究が含まれ、主に高所得国の子供や青年が対象でした。データソースには電子医療記録（25件）、自動化された医療データベース（6件）、国の調査やデータセット（6件）が含まれ、公開アクセスのデータベースは1件のみでした。機械学習（14件）、予測モデリング（6件）、自然言語処理（7件）、診断コードアルゴリズム（7件）が使用されました。早期の予測因子として、男性、母親の高年齢、移民背景、低社会経済状態、周産期合併症、言語や運動の遅れが報告されました。
結 論：
健康データベースは、機械学習や自然言語処理を通じてASDの早期検出を支援するためにますます利用されていますが、標準化、倫理的考慮、実現可能性、データアクセスに関する課題が臨床応用を制限しています。これらの障壁に対処することが、包括的で証拠に基づく戦略を支えるために重要です。