## データセット名：成人用自閉症スペクトラム障害スクリーニングデータ 自閉症スペクトラム障害（ASD）は、高額な医療費を伴う神経発達障害であり、早期診断によりこれらの費用を大幅に削減することができます。残念ながら、ASDの診断待ち時間は長く、診断手続きは費用対効果が低いのが現状です。自閉症の経済的影響と世界中のASD患者数の増加から、簡単に実施できる効果的なスクリーニング方法の開発が急務となっています。したがって、時間効率が良く誰にでも利用できるASDスクリーニングは、医療関係者が支援し、個人が正式な臨床診断を受けるべきかどうかを判断するために不可欠です。世界中のASD患者数が急増しているため、行動特性に関連するデータセットが必要とされています。しかし、そのようなデータセットは少なく、ASDスクリーニングプロセスの効率、感度、特異度、予測精度を向上させるための徹底的な分析を行うことが困難です。現在、臨床またはスクリーニングに関連する自閉症データセットは非常に限られており、その多くは遺伝的な性質のものです。そこで、我々は成人の自閉症スクリーニングに関連する新しいデータセットを提案します。このデータセットには20の特徴量が含まれており、特に影響力のある自閉症の特徴を特定し、ASD症例の分類を改善するためのさらなる分析に利用することができます。このデータセットでは、10の行動特徴（AQ - 10 - 成人）と、行動科学において対照群からASD症例を検出するのに有効であることが証明された10の個人特性を記録しています。 ## 出典： ファディ・フェイズ・タブタ デジタルテクノロジー学科 マヌカウ工科大学 ニュージーランド、オークランド fadi.fayez@manukau.ac.nz **データタイプ**：多変量または単変量または時系列またはテキストまたはドメイン理論 名義/カテゴリカル、二値および連続値 **タスク**：分類 **属性タイプ**：カテゴリカル、連続値および二値 **分野**：医学、健康および社会科学 **フォーマットタイプ**：非行列 **インスタンス数（データセット内のレコード数）**：704 **属性数（各レコード内のフィールド数）**：21 **関連情報**：属性/特徴に関する詳細情報については、以下の表を参照してください。 **属性情報**： 属性 タイプ 説明 年齢 数値 年単位の年齢 性別 文字列 男性または女性 民族 文字列 テキスト形式の一般的な民族のリスト 黄疸で生まれた ブール値（はいまたはいいえ） 症例が黄疸で生まれたかどうか PDDの家族 ブール値（はいまたはいいえ） 近親者にPDDがあるかどうか テストを実施する者 文字列 保護者、本人、介護者、医療スタッフ、臨床医など 居住国 文字列 テキスト形式の国のリスト 以前にスクリーニングアプリを使用したことがある ブール値（はいまたはいいえ） ユーザーがスクリーニングアプリを使用したことがあるかどうか スクリーニング方法の種類 整数（0、1、2、3） 年齢カテゴリに基づいて選択されたスクリーニング方法の種類（0 = 幼児、1 = 子供、2 = 青年、3 = 成人） 質問1の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問2の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問3の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問4の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問5の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問6の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問7の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問8の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問9の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード 質問10の回答 二値（0、1） 使用されたスクリーニング方法に基づく質問の回答コード スクリーニングスコア 整数 使用されたスクリーニング方法の採点アルゴリズムに基づいて得られた最終スコア。これは自動的に計算されました。 **関連論文**： 1) タブタ、F.（2017）。自閉症スペクトラム障害のスクリーニング：機械学習の適用とDSM - 5の要件の充足。2017年第1回国際医療情報学会議論文集、pp.1 - 6。台湾、台中市、ACM。 2) タブタ、F.（2017）。ASDTests。ASDスクリーニング用のモバイルアプリ。www.asdtests.com [2017年12月20日アクセス]。 3) タブタ、F.（2017）。自閉症スペクトラム障害の行動研究における機械学習：レビュー。健康と社会ケア情報学ジャーナルに掲載予定。2017年12月（印刷中） **引用依頼**： 機械学習リポジトリの引用ポリシーを参照してください