The IDEAS Research Project

Autism spectrum disorder (ASD) is a neurological developmental disorder that requires lifelong supportive measures. Receiving the diagnosis as early as possible can save valuable time before treatment, thereby reducing the severity of the condition and its attendant symptoms. The diagnostic process for ASD is a standardized clinical procedure that takes several hours and includes behavioral and cognitive assessments as well as interviews with patients and their relatives. It is associated with high costs in terms of the healthcare budget, including clinical resources such as highly qualified personnel, time, and other expenses. The shortage of qualified specialists creates a bottleneck that leads to long waiting lists and delays for patients before they can commence the diagnostic process. The IDEAS research project addresses this problem by developing and evaluating a digital ASD screening tool that enables the effective use of limited clinical resources. IDEAS addresses the relevant symptoms via automated analysis of speech, facial expressions, gestures, and eye-tracking. The screening tool will be implemented as an app for tablets and is closely aligned with the established clinical diagnostic process. This article presents considerations for the development of a digital screening tool, addressing challenges arising from the broad spectrum of symptoms associated with ASD and the unique characteristics of pediatric patients, including development tasks, methodological challenges, and general framework conditions within the clinical context.

Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) fordern Behandlungs- und Fördermaßnahmen über die gesamte Lebensspanne hinweg. Daher ist eine frühe Diagnose zur Reduktion der Symptomschwere und einer besseren gesellschaftlichen Teilhabe besonders wichtig. Der standardisierte diagnostische Prozess ist aufwändig und fehleranfällig, es besteht ein "diagnostisches Nadelöhr." Im Projekt IDEAS soll daher prototypisch ein digitales ASS-Screening-System entwickelt werden, das die technischen Fortschritte in der automatisierten Klassifikation von Audio- und Videodaten per App nutzt. Durch automatische Sprech- sowie Mimik- und Gestenanalyse sollen wesentliche ASS-typische Symptomkategorien (Sprache, Mimik, Interaktion) berücksichtigt und objektiv quantifiziert werden. In diesem Artikel stellen wir Überlegungen zur Entwicklung eines solchen digitalen Screening-Tools vor, die sich aus den Herausforderungen des breiten Symptomspektrums von ASS und den Besonderheiten der kindlichen Patienten ergeben.