Virtuelle Realität und KI: Neue Wege zur Autismusdiagnose bei Kindern

VALENCIA / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine bahnbrechende Entwicklung in der Früherkennung von Autismus bei Kindern verspricht, die Diagnostik grundlegend zu verändern. Forscher der Universitat Politècnica de València haben ein System entwickelt, das Künstliche Intelligenz und virtuelle Realität kombiniert, um Autismus-Spektrum-Störungen (ASD) mit einer Genauigkeit von über 85 % zu erkennen.

Die innovative Methode nutzt die Beobachtung von motorischen Bewegungen und Blickmustern von Kindern, während sie Aufgaben in immersiven virtuellen Umgebungen ausführen. Diese Herangehensweise ermöglicht es, natürlicheres Verhalten zu analysieren als in herkömmlichen Laborsituationen. Durch den Einsatz eines tiefen Lernmodells identifiziert das System Verhaltensbiomarker, die mit ASD in Verbindung stehen, und liefert eine Diagnose effizient und kostengünstig. Diese Technologie könnte den Zugang zur frühen Autismusdiagnose erheblich erweitern und bildet die Grundlage für die Untersuchung weiterer motorischer Symptome bei ASD. Die hohe Genauigkeit des Systems, das mit über 85 % die traditionellen Methoden übertrifft, ist ein wesentlicher Fortschritt. Kinder werden in realistischen virtuellen Umgebungen bewertet, was die diagnostische Validität erhöht. Die verwendeten Werkzeuge sind kommerziell verfügbare Kameras und Bildschirme, was eine breite Anwendung ermöglicht. Die Ergebnisse der UPV-Forscher wurden im Journal ‘Expert Systems with Applications’ veröffentlicht. Die Forscher betonen, dass die einfache Erfassung dieser Daten und ihre hohe Effektivität in der Autismusdiagnose die motorische Aktivität zu einem vielversprechenden Biomarker machen. Mariano Alcañiz, Direktor des Human-Tech-Instituts an der UPV, erklärt, dass die Nutzung virtueller Realität es ermöglicht, erkennbare Umgebungen zu schaffen, die realistische und authentische Reaktionen hervorrufen, ähnlich wie Kinder in ihrem täglichen Leben interagieren. Diese Methode standardisiert die Autismusdiagnose durch die Analyse von Biomarkern, die mit Verhalten, motorischer Aktivität und Blickrichtung zusammenhängen. Das System erfordert lediglich einen großen Bildschirm und eine Art Kamera, die bereits auf dem Markt erhältlich ist und günstiger ist als die üblichen testbasierten Evaluationsmethoden. Alberto Altozano, der das KI-Modell zusammen mit Professor Javier Marín entwickelt hat, hebt hervor, dass das neue Modell ASD mit größerer Präzision und in einer größeren Anzahl von Aufgaben innerhalb der VR-Erfahrung identifizieren kann. Die automatische Verarbeitung der Bewegungen des Kindes während der virtuellen Erfahrung führt zu einer Diagnose, die sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz herkömmlicher Techniken verbessert. In den letzten acht Jahren hat das Human-Tech-Institut der UPV an der Perfektionierung der frühen Erkennung von ASD gearbeitet und mit dem Red Cenit-Zentrum für kognitive Entwicklung zusammengearbeitet, um das semi-immersive System zu entwickeln und zu validieren. Die Forscherin Eleonora Minissi hat in ihrer Doktorarbeit nicht nur das VR-System durch Studien mit autistischen Kindern validiert, sondern auch die Effektivität der verschiedenen während der virtuellen Erfahrung gemessenen Biomarker verglichen. Ihre Forschung unterstreicht, dass trotz des wachsenden Interesses an sozial-visueller Aufmerksamkeit bei ASD atypische motorische Muster weniger diagnostische Beachtung gefunden haben. Die neuesten Ergebnisse des Human-Tech-Instituts deuten darauf hin, dass die neue KI angepasst und trainiert werden kann, um die Bewegungen von ASD-Patienten in anderen Aufgaben zu analysieren. Dies eröffnet die Möglichkeit, die motorische Symptomatik von Autismus weiter zu erforschen, wie zum Beispiel die motorischen Merkmale autistischer Kinder beim Gehen oder Sprechen.

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