قد تكشف أبسط الحركات التي نقوم بها يوميًا، كالإمساك بكوب أو رفع هاتف، عن أسرار عميقة حول كيفية عمل الدماغ. وفي خطوة علمية رائدة، بدأ الباحثون بتسخير تقنيات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مؤشرات اضطراب التوحد من خلال تحليل حركات بسيطة نؤديها بشكل تلقائي.
كشفت دراسة جديدة، أُجريت في جامعة يورك (University of York) البريطانية بالتعاون مع مؤسسات أخرى، إمكانية تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على التعرف إلى اضطراب التوحد عبر مراقبة كيفية إمساك الأشخاص بالأشياء باستخدام الإبهام والسبابة فقط.
يعرف اضطراب التوحد بأنه حالة عصبية نمائية معقدة، تلعب فيها الاضطرابات الحركية دورًا أساسيًا، إلى جانب التحديات المرتبطة بالتواصل والتفاعل الاجتماعي. وغالبًا ما تظهر هذه الاضطرابات الحركية في مراحل الطفولة المبكرة، مما يجعلها مؤشرًا مهمًا للتشخيص والتدخل المبكر.
هدفت الدراسة إلى معرفة ما إذا كان بالإمكان تمييز المصابين بالتوحد عن غيرهم من خلال تحليل السمات الحركية الناتجة عن مهمة بسيطة تتعلق بالإمساك بجسم مستطيل الشكل. شارك في التجربة 59 شابًا وشابة، وارتدى كل منهم مستشعرات صغيرة على إصبعي الإبهام والسبابة. سجّلت هذه المستشعرات بيانات دقيقة تتعلق بكيفية الحركة، بما في ذلك سرعة حركة الأصابع، ومسار اليد، وتوقيت وصول القبضة إلى أقصى اتساع لها.
استخرج الفريق أكثر من 12 سمة حركية مرتبطة بتحكم الدماغ في الحركة، ثم قاموا بتحليلها باستخدام خمسة نماذج مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي. النتائج كانت واعدة؛ إذ تمكن الذكاء الاصطناعي من التمييز بين المصابين بالتوحد وغير المصابين بدقة بلغت 89%، بينما لم تنخفض دقة أي من النماذج عن 84%.
ما يميز هذا النهج أنه يعتمد على مراقبة سلوك طبيعي لا يتطلب معدات معقدة أو اختبارات مطولة، ما يجعله مرشحًا قويًا ليكون بديلًا فعالًا للفحوصات التشخيصية التقليدية المكلفة والمعقدة.
ورغم النتائج المشجعة، تشير الدراسة إلى أن المشاركين كانوا من فئة الشباب ذوي الذكاء الطبيعي، ما يستدعي إجراء أبحاث إضافية على الأطفال، وهم الفئة العمرية المستهدفة في التشخيص المبكر للتوحد. كما يأمل الباحثون في توسيع نطاق الدراسة للتحقق من قدرة التقنية على التعرف إلى الأنماط الفرعية للتوحد، وتقييم إمكانية تطبيقها عمليًا في المدارس والعيادات
-
-
-
-
-
-
