実世界の仮想現実課題における眼球運動行動から、子どものADHDを明らかにする。

VR環境下で得られる眼球運動などの豊富なデータは、臨床現場における様々な症状の客観的な検出に役立つ可能性がある。本研究では、注意欠陥多動性障害児37名と定型発達対照児36名（9-13歳）を対象に、90Hzアイトラッカーを内蔵したヘッドマウントディスプレイを用いて、実物さながらの前向き記憶ゲームを実施した。眼球運動パターンには顕著な群間差が見られたが、それらは特定の事象や刺激特徴に関連するのではなく、パフォーマンス時間全体に分散していた。眼球運動データを用いて学習させたサポートベクターマシン分類器は、曲線下面積0.92という優れた識別能力を示し、これはタスクパフォーマンス測定や視覚探索タスクで得られた眼球運動よりも有意に高いものでした。我々は、自然主義的なVRタスクとアイトラッキングを組み合わせることで、注意欠陥の正確な予測が可能となり、精密診断への道を開くことを実証した。