الذكاء الاصطناعي
ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد
في خطوة علمية واعدة، طوّر باحثون نظامًا متقدمًا يجمع بين تقنيتي الواقع الافتراضي والذكاء الاصطناعي، يهدف إلى الكشف المبكر عن اضطراب طيف التوحد (ASD) لدى الأطفال، بدقة تتجاوز 85%، متفوقًا على الأساليب التقليدية المعتمدة على الملاحظة اليدوية والاستبيانات.
ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد
يعتمد النظام على تتبّع أنماط حركة الأطفال وتركيزهم البصري خلال تنفيذهم لمهام داخل بيئات افتراضية غامرة تحاكي مواقف الحياة الواقعية. وتسمح هذه البيئات التفاعلية بتحليل أكثر دقة واستجابة طبيعية من الأطفال، مقارنةً بجلسات التشخيص التقليدية.
ابتكار علمي يدمج الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي للكشف المبكر عن التوحد
ويستخدم النظام نموذج تعلم عميق لتحليل البيانات السلوكية الحركية، مقدمًا نتائج فورية بتكلفة منخفضة، معتمداً على شاشات وكاميرات تجارية متوفرة في الأسواق، مما يجعله قابلاً للتطبيق في مراكز التشخيص حول العالم.
نظام 3DCNN ResNet: نقلة نوعية في تحليل الحركة والتشخيص
أطلق الباحثون من معهد Human-Tech بجامعة البوليتكنيك في فالنسيا (UPV) هذا الابتكار تحت اسم 3DCNN ResNet، وهو نظام قائم على شبكات عصبونية عميقة مخصصة لتحليل الحركة. وقد حقق أداءً دقيقًا فاق 85% في الكشف عن أعراض التوحد، وفقًا لما نشر في مجلة Expert Systems with Applications.
خلال التجارب، تم تسجيل وتحليل حركات الأطفال أثناء تفاعلهم مع البيئة الافتراضية، مما سمح للنظام بالتقاط مؤشرات بصرية وحركية تُعد دلائل قوية على وجود التوحد.
ميزة بيئة التشخيص: واقعية تعكس السلوك الطبيعي للأطفال
بحسب Mariano Alcañiz، مدير معهد Human-Tech، فإن البيئة الافتراضية المستخدمة تُسهم في تحفيز ردود فعل طبيعية تمثّل بدقة سلوك الأطفال في حياتهم اليومية، مما يزيد من مصداقية النتائج. وقال:
“البيئة الافتراضية تتيح لنا محاكاة مواقف مألوفة، فنحصل على استجابات طبيعية بعيدًا عن التصنع الذي تُسببه البيئات السريرية”.
تكلفة أقل، فعالية أكبر، وقابلية للتطبيق العملي
يتكوّن النظام من شاشة عرض كبيرة أو غرفة إسقاط محيطية، يتم خلالها دمج صورة حية للطفل أثناء أدائه للمهام، ثم تُسجل الكاميرات حركته وتحللها باستخدام نموذج التعلم العميق. ويؤكد الباحثون أن هذه التقنية أقل تكلفة مقارنةً بالاختبارات اليدوية، وتُعد بديلاً واقعيًا يمكن دمجه بسهولة في مراكز التأهيل والتشخيص.
8 سنوات من البحث والتعاون لتطوير أداة تشخيصية دقيقة
على مدى ثماني سنوات، عمل فريق معهد Human-Tech بالتعاون مع مركز Red Cenit لتنمية القدرات الإدراكية، على تحسين أدوات التشخيص المبكر. ويأمل الفريق في تطوير النموذج لاستخدامه في تحليل أنماط حركية أخرى، مثل المشي والتحدث، لدعم فهم أوسع لأعراض التوحد في سياقات متعددة.
الباحث Alberto Altozano، أحد المطورين، أشار إلى أن المقارنة بين النماذج التقليدية والنموذج الجديد أظهرت تفوقًا واضحًا في الدقة والتنوع، مؤكدًا:
“النموذج الجديد قادر على تحليل التفاعل داخل بيئة افتراضية بدقة أعلى ومن خلال عدد أكبر من المهام، مما يجعله أداة واعدة في تشخيص التوحد مستقبلاً”.