乳幼児栄養と機械ベースの学習：ダノンの予備的所見は疝痛の兆しを明らかにする

3月に、次世代の乳幼児栄養製品の製造に役立つ技術に触れながらDanone Nutrition社がシンガポールでPrecision Nutrition D-Labを開設したことをレポートしたが、

同社は、現場で先陣を切っているプロジェクトの1つ、乳幼児の泣き声のリアルタイムデータを収集して疝痛に対処する製品の創出に役立つ予備調査結果を明らかにした。 

ダノンによれば、乳幼児の原因不明の過度の泣きとぐずりは一般的であり、親の心配の種であり、診断は伝統的に親の主観的な報告に由来する。

したがって、同社はLENA（言語環境分析）システムを使用して、パイロット乳幼児サンプルの泣きの時間とぐずりの時間を区別し自動的に特定して、定量化、区別することを試みた。

「LENAシステムは、小児が着用した特殊な衣類に処理ソフトウェアを装備した小型のデジタルオーディオ録音装置で構成されている。このデバイスは、子供の自然音環境を最大24時間まで継続的にキャプチャが可能で、ソフトウェアは録音されたオーディオデータを自動的に処理して、子供の泣き声を含む異なる音のカテゴリーでメタデータを生成する」と、最近のESPGHAN（欧州小児消化器病学会肝臓病学会）で発表された論文に言及された。 

第1のステップとして、機械学習によって新しいアルゴリズムを生成し、41人の乳児から124回の泣き期のヒト定格サンプルで検証した。

直接的な比較を可能にするために、両親がLENA録音と並行して日記で泣きとぐずりを記録している12人の正規産児の観察パイロット研究が現在進行中である。

信じられないほどエキサイティング​

ダノンの主任研究者であるThomas Ludwigは、初期の所見は非常に有望であり、泣いている時間をぐずりから区別する新しいアルゴリズムは90％の感度、92％の特異性、および91％の精度であったと語った。

「これは信じられないほど刺激的で、 この電子脳は親の耳と同じくらい良いことが判明した。泣きとぐずりは親にとって大きな懸念事項であり、疝痛の特徴であることがわかっている。栄養アドバイスに加えてこの技術は、私達が両親に安心感を提供するのに役立つ2つの方法の1つとなる。」

同氏は、ユーザーエクスペリエンスを細かく調整する作業と並行して、まだ実施する分析が相当量あると付け加えた。

「これはLENAとの実りあるパートナーシップであり、日々学んでいるところだ。 このデータは驚くべきもので、重要性に関して言えばX線からMRIに移行するようなものだ。」

ドイツで発表された論文には、親の日記と比較して、使いやすさ、客観性、および高時間分解能が​このイノベーションに関する利点であると述べられている。

「自動検出と親の日記との違いは詳しく述べられているが、この進行中の研究結果は、小児仙痛を特定して特徴付けることなど、現在および他の潜在的な臨床応用における自動化方法の有用性を検証すると報告されている」と付け加えた。