نظام جديد يجمع بين الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي لتشخيص التوحد بدقة تتجاوز 85%

يعتمد النظام على مراقبة حركات الأطفال ونمط تركيزهم البصري أثناء إجراء مهام محددة في البيئات الافتراضية الغامرة ؛ مما يسمح بمزيد من التفاعلات الطبيعية مقارنة ببيئات الاختبار التقليدية.

يستخدم النظام نموذجًا للتعلم العميق لتحديد المؤشرات السلوكية المرتبطة بالتوحد ، ويوفر التشخيص فعالًا للغاية وفعالًا بدرجة عالية بتكلفة منخفضة. قد يوسع هذا الابتكار نطاق الكشف المبكر عن مرض التوحد ، ويضع الأساس لدراسة أعراض حركية متعددة مرتبطة به. يتميز النظام بأنه يعتمد على الشاشات والكاميرات المتاحة ؛ هذا يجعلها قابلة للتطبيق على نطاق واسع.

3DCN RESNET للكشف عن مرض التوحد في الأطفال

يؤدي اضطراب طيف التوحد (ASD) إلى صعوبات في وسائل التواصل الاجتماعي وأداء السلوكيات المتكررة والمقيدة ، واضطرابات الحركية هي محور مهم للكشف المبكر عن مرض التوحد. ومع ذلك ، فإن حركة الحركة في مرض التوحد لا تزال محدودة ، ويعتمد على طرق الفحص اليدوي.

لحل هذه المشكلة ، طور فريق من معهد التكنولوجيا البشرية في جامعة Polytechnic في Valencia (UPV) نظامًا جديدًا للكشف المبكر عن اضطراب طيف التوحد باستخدام الواقع الافتراضي والذكاء الاصطناعي. حقق النظام دقة عالية ، متجاوزًا الطرق التقليدية التي عادة ما تعتمد على الاختبارات المصنوعة يدويًا.

يُطلق على نظام 3DCNNTNET الجديد تم تطويره على الأنظمة التي تحدد الحركات ، ويمكنها تقييم حركة التوحد. بعد اختبار فعاليتها ، أظهرت النتائج أن النموذج الجديد حقق دقة عالية تتجاوز 85 ٪.

نشر نتائج هذا البحث في أنظمة الخبراء مع التطبيقات ، قام فريق المعهد بتحليل حركة الأطفال أثناء إجراء مهام متعددة داخل بيئة افتراضية باستخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أعراض طيف التوحد.

“يتيح لنا الواقع الافتراضي استخدام بيئات مألوفة تحفز ردود الفعل الواقعية ، والتي تحاكي كيفية تفاعل الأطفال في حياتهم اليومية ، والتي تشكل تطورًا مهمًا مقارنة بالاختبارات التقليدية التي تنتج غالبًا استجابات مصطنعة. من خلال هذه البيئة ، يمكننا دراسة ردود الفعل أكثر واقعية وفهم أعراض التوحد نحو أعمق.”

يتكون النظام من بيئة افتراضية معروضة على جدران غرفة أو شاشة كبيرة ، حيث يتم دمج صورة حية للطفل أثناء أداء المهام ، والكاميرات تلتقط حركتها وحلها. بعد علاج حركات الطفل أثناء التجربة الافتراضية ، يقوم النظام بتشخيص ودقة أفضل من الطرق التقليدية.

“يوحد هذا النهج عملية اكتشاف مرض التوحد من خلال تحليل المؤشرات البيولوجية المتعلقة بالسلوك والنشاط الحركي والرؤية. يحتاج النظام إلى شاشة كبيرة ونوع من الكاميرات المتاحة تجاريًا ، وهي أقل تكلفة من الأساليب التقليدية القائمة على الاختبارات اليدوية. سيسهل هذا النظام التشخيص مع إمكانية دمجها في أي مركز متخصص.”

الباحث ألبرتو ألتوزانو ، الذي طور النظام بالتعاون مع البروفيسور خافيير ماري أن الفريق قارن تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدي مع نموذج تعليمي عميق مبتكر يعتمد على تجاربهم السابقة في تحليل بيانات المحرك. يقول ألبرتو ألتوزانو: “لقد أظهرت النتائج أن النموذج الجديد قادر على تحديد مرض التوحد بدقة أعلى ومن خلال عدد أكبر من المهام داخل بيئة افتراضية”.

ثماني سنوات من التعاون لتحسين الكشف المبكر عن مرض التوحد

عمل فريق معهد تقنية الإنسان لمدة ثماني سنوات لتحسين أدوات الكشف المبكر لطيف ASD ، بالتعاون مع المركز الأحمر لتطوير القدرة المعرفية. يقترح الفريق القدرة على تعديل وتدريب النموذج الذكي الجديد لتحليل حركات الأطفال المصابين بالتوحد في مهام أخرى. يقول ماريانو ألكانيز: “هذا يفتح الطريق للدراسات المستقبلية لأعراض النعناع -التي تركز على فهم أنماط المحرك لدى الأطفال الذين يعانون من طيف التوحد أثناء المشي أو التحدث”.

انسخ الرابط تم نسخ الرابط