Inteligența artificială îmbunătățește evaluarea imitării motorii la copiii cu autism
Cercetătorii de la Kennedy Krieger Institute și Penn Engineering au anunțat dezvoltarea unui sistem avansat de inteligență artificială care măsoară abilitatea unui copil de a imita mișcări corporale simple, folosind înregistrări video obișnuite.
Evaluarea Computerizată a Imitării Motorii, cunoscută sub numele de CAMI-2DNet, reprezintă un pas important spre o metodă scalabilă și obiectivă de evaluare a imitării, un marcator comportamental semnificativ asociat cu autismul.
Copiii cu autism imită adesea mișcările diferit față de colegii lor neurotipici, ceea ce face ca imitația motorie să fie un indicator important în evaluările de dezvoltare.
„Imitația motorie este o piatră de temelie critică pentru dezvoltarea socială”, a declarat Dr. Stewart H. Mostofsky, director al Centrului pentru Cercetări Neurodezvoltamentale și de Imagistică de la Kennedy Krieger Institute și coautor al studiului. „Obiectivul nostru pe termen lung este să înțelegem mai bine diferențele individuale în autism și să contribuim la intervenții care să abordeze aceste diferențe.”
În mod tradițional, măsurarea imitației motorii a necesitat sisteme specializate de captare a mișcării sau analize manuale laborioase efectuate de experți instruiți, limitând astfel locurile și frecvența evaluărilor.
„Prin înlocuirea hardware-ului specializat și a analizei manuale cu viziune computerizată inteligentă, putem ajuta la accesibilizarea evaluărilor comportamentale obiective pentru clinicieni și familii”, a afirmat René Vidal, profesor universitar la Rachleff, director al Inițiativei pentru Inovație în Inginerie și Știința Datelor și autor senior al studiului.
CAMI-2DNet nu este destinat diagnosticării autismului pe cont propriu și nu înlocuiește expertiza clinicianilor. În schimb, oferă o măsurare obiectivă care poate completa evaluările existente, ajutând clinicienii să ia decizii mai informate și permițând cercetătorilor să urmărească schimbările în timp.
„Speranța noastră este că instrumente precum CAMI-2DNet pot reduce barierele pentru evaluări de calitate, realizate la timp”, a adăugat autorul principal și candidatul la doctorat Kaleab Kinfu.
Studiul referitor la CAMI-2DNet a fost publicat în IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
