يعاني العديد من الأطفال من اضطراب طيف التوحد (ASD)، والذي يُعد من أكثر الاضطرابات العصبية شيوعًا بين الصغار. مؤخرًا، حقق باحثون من جامعة البوليتكنيك في فالنسيا تطورًا مبتكرًا باستخدام تقنيتي الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي لتحديد الإصابة بالتوحد بشكل مبكر ودقيق. هذا النظام الجديد يتميز بسرعته وكفاءته وقابليته للتطبيق على نطاق واسع، ما يجعله أداة فعّالة لتحسين الكشف المبكر.
تقنية جديدة لتحليل حركات الأطفال
تطوّر نظام 3DCNN ResNet بهدف تحسين طرق تشخيص التوحد لدى الأطفال الصغار. يعتمد هذا النظام على تحليل الحركات الدقيقة ونمط تركيز الأطفال داخل بيئات افتراضية تفاعلية. وتتيح هذه البيئات المبتكرة مُحاكاة تفاعلات يومية واقعية، ما يُسهم في تقديم نتائج أكثر دقة مقارنةً بالاختبارات اليدوية التقليدية. وقد أظهرت الدراسات أن النظام قادر على تحقيق دقة تتجاوز 85% في تحديد الإصابة بالتوحد.
فوائد الواقع الافتراضي في تشخيص التوحد
يُستخدم الواقع الافتراضي لتعزيز طبيعة التفاعلات بين الطفل والبيئة المحيطة. ويوضح مدير معهد Human-Tech، Mariano Alcañiz، أن البيئات الافتراضية تساعد الأطفال على التفاعل بشكل طبيعي، ما يُمكّن الباحثين من فهم أعراض التوحد الحركية والاجتماعية بشكل أعمق. تُعرض هذه البيئات عبر شاشات كبيرة أو جدران مخصصة، حيث يتم تحليل حركات الطفل من خلال كاميرات متوفرة تجاريًا، مما يُقلل التكلفة إجمالاً.
ابتكارات الذكاء الاصطناعي في التشخيص الدقيق
النظام يعتمد على تقنيات تعلم عميق متطورة تُستخدم لتحليل البيانات الحركية بدقة. ويأتي هذا التعاون بين فريق معهد Human-Tech وباحثين آخرين كجهد مشترك لتطوير أدوات مبتكرة تُعزز من دقة التشخيص. من خلال هذا العمل تم تحسين فعالية الاكتشاف باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مسارات أنماط السلوكيات المرتبطة بالتوحد عبر القيام بعدد من المهام المتنوعة داخل البيئة الافتراضية.