Longitudinal Digital Phenotyping for Early Cognitive-Motor Screening

arXiv cs.LG / 3/27/2026

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Key Points

小児（18か月〜8歳）における認知・運動発達の早期の非定型検出を、タブレット操作データに基づくデジタルバイオマーカーで客観的かつ継続的に行うAI駆動の縦断フレームワークを提案しています。
複数学年度にわたって収集したタブレットベースの6つの認知運動タスク（例：微細運動、反応時間）から、t-SNEとK-Means++による次元削減・教師なしクラスタリングで発達フェノタイプを抽出しました。
発達プロファイルは低・中・高の3群に分かれ、低性能クラスターは初期からの高い安定性（早期で90%超の保持）を示し、介入なしでは早期の課題が持続しやすいことが示唆されます。
高性能群（および中性能を含む高側）はクラスタ間の移行やばらつきが大きく、課題への「取り組み（エンゲージメント）」等の要因の影響が考えられています。
タッチスクリーンデータへの教師なし学習により多様な発達経路を捉えられることを検証し、早期スクリーニングや個別化された小児介入の基盤となるプロファイルを提示しています。

Abstract

Early detection of atypical cognitive-motor development is critical for timely intervention, yet traditional assessments rely heavily on subjective, static evaluations. The integration of digital devices offers an opportunity for continuous, objective monitoring through digital biomarkers. In this work, we propose an AI-driven longitudinal framework to model developmental trajectories in children aged 18 months to 8 years. Using a dataset of tablet-based interactions collected over multiple academic years, we analyzed six cognitive-motor tasks (e.g., fine motor control, reaction time). We applied dimensionality reduction (t-SNE) and unsupervised clustering (K-Means++) to identify distinct developmental phenotypes and tracked individual transitions between these profiles over time. Our analysis reveals three distinct profiles: low, medium, and high performance. Crucially, longitudinal tracking highlights a high stability in the low-performance cluster (>90% retention in early years), suggesting that early deficits tend to persist without intervention. Conversely, higher-performance clusters show greater variability, potentially reflecting engagement factors. This study validates the use of unsupervised learning on touchscreen data to uncover heterogeneous developmental paths. The identified profiles serve as scalable, data-driven proxies for cognitive growth, offering a foundation for early screening tools and personalized pediatric interventions.