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可穿戴设备在自闭症诊断和研究领域的应用

时间:2020年07月15日 来源:探索与理解孤独症 作者:探索与理解孤独症 标签:自闭症自闭症科研; 浏览次数:18051次
【摘要】 接着上一篇文章(请参阅:利用可穿戴设备和算法进行自闭症诊断),继续聊聊可穿戴设备在自闭症诊断和研究领域的应用。Prof.RobertSchultz(费城儿童医院自闭症研究中心主任)和研究团队开发出一款用于同时记录对话双方面部信号(例如嘴角如何移动)的摄像机系统,用机器学习算法分析这些信号在对话双方中
【关键词】 孤独症,自闭,自闭症,自闭症患者,自闭症诊断,自闭症症状,量表

接着上一篇文章(请参阅:利用可穿戴设备和算法进行自闭症诊断),继续聊聊可穿戴设备在自闭症诊断和研究领域的应用。
Prof. Robert Schultz(费城儿童医院自闭症研究中心主任)和研究团队开发出一款用于同时记录对话双方面部信号(例如嘴角如何移动)的摄像机系统,用机器学习算法分析这些信号在对话双方中的协调程度,并以此推断或预测参与一方(另一方为研究人员)是否为自闭症患者。
以下是Spectrum (www.spectrumnews.org) 对Robert Schultz就可穿戴式传感器、相机和麦克风如何能够填补自闭症研究空白的访谈。

Spectrum:您为什么进入可自闭症的可穿戴技术领域?
Robert Schultz:我在自闭症研究领域工作了很长时间,已经感到沮丧。这源于对当前自闭症个体社会认知功能测量的不满。为什么会有这种不满?这是一个更深层的问题,即自闭症群体异质化的事实。似乎并不能把自闭症分成不同的类别,然而,同时它具有无形的边界;而且有很多并发症。
五年前的一天,当有关可穿戴设备的灵感出现时,我想:“这将为该领域带来巨大的好处,我不知道为什么其他人没有想到它。”当然,现在很多人都已经想到并看到可穿戴设备的好处。
我的整个职业生涯都在做神经影像学研究,现在仍然在做,但是就什么是目前该领域最需要的东西而言,与数字表型(即通过电子设备对人进行数字化测量,如睡眠、健康状况、个人偏好等)的重要性相比,我认为神经影像学研究相形见绌。我们在科学中有很多关于脑功能和遗传学的精准数据,但是收集到的行为数据缺乏精准性。
我认为可穿戴设备是数字表型规范下的一个组成部分,目的是对人进行数字化测量。可穿戴设备是该解决方案的一部分,因为它们可以提供我们所需的精准数据。

Spectrum:可穿戴设备可以解决该领域的哪些挑战?
Robert Schultz:有很多深入的理论问题和重要的研究问题促使我们朝着其它的行为测量方法迈进。例如,如果想要非常大的样本,在我的实验室和一个传统的实验室和许多其他实验室中进行的传统研究可能需要一个家庭,一个家长和一个儿童或青少年,或一个成年人在实验室待上长达七个小时。
这种情况下,如何能够扩展到1,000或2,000个人?实际上,你不能,至少在当前的资助模式下做不到。
我们总有一些在某种程度上不那么令人满意的研究,比如可重复性,对类似问题有不同的答案等。人们总是质疑那些结果的真正意义。这不是发展神经发育疾病这门科学的最佳基础。
我认为可穿戴设备本质上与这些更深层次的问题联系在一起。它使我们能够更容易地在大样本中进行大量的测量。

Spectrum:可穿戴技术如何用于促进更大、更可靠的研究?
Robert Schultz:如果您有可穿戴设备,并且用它在野外定期或持续地收集数据,那么您将获得大量数据,而且这些数据基本上是免费的。无论要测量什么,它都可以非常精准。这些信号是数据的时间序列,很容易进行分析。相比之下,在实验室中,我们收集的精准数据较少,而且可能必须先将数据输入到数据库,或者可能首先要解释数据。
研究中经常使用问卷调查,这实际上是观点的心理学。如果您给我一份问卷,那是我对那个孩子的不同属性的看法。或者,如果我是进行诊断评估的临床医生,则我通常会将所有的感觉和看法总结为一个分数。然而,可穿戴设备给我们的是关于行为的原始数据。它们有助于形成适当的行为科学的基础。

Spectrum:可穿戴设备和其它技术在识别自闭症方面有何用处?
Robert Schultz:自闭症有两个基本的诊断标准。当你看社交障碍时,其本质上是二元的。社会问题存在于一个社会环境中——这些问题与其他人一起存在。问卷等工具无法直接获取社交环境中社交行为的数据。因此,我们坚信对两个人的互动进行直接评估,可以帮助我们理解自闭症的社交困难,同时使用算法来量化这些互动行为。
在我们目前的研究中(请参阅:利用可穿戴设备和算法进行自闭症诊断),我们发现,通过一个三分钟的对话,观察谈话参与者与交谈另一方(研究人员)行为的协调程度,我们就能够以大约90%的准确率判断他们是否患有自闭症。
我们让一组做自闭症诊断的临床医生观看同样的三分钟对话视频,让他们判断参与者是否患有自闭症,但他们判断的准确率只有大约80%。此外,该方法还可以预测不同维度,如自闭症诊断观察量表中的社交评分。
我们获得了美国国立卫生研究院(National Institutes of Health, NIH)的一项资助,在新研究中,我们正试图将最初诊断的年龄降低到1岁。《精神障碍诊断和统计手册》中所述的核心症状在1岁时尚不明显,因此研究仍需要发现最早出现的自闭症症状。孩子与他人进行互动时行为的协调程度,这些更精细的特征很明显,我们可以对其进行衡量。

Spectrum:这项技术在自闭症研究的其它领域有用吗?
Robert Schultz:我认为可穿戴设备作为护理管理工具将越来越重要。在将其转化为治疗方面,如果我正在做某事,某种行为,并且我处于现实世界中,那么我可以实时从其他人那里获得关于该行为是什么或行为改变的反馈。这可以成为对自闭症的新型疗法。
在药物的临床试验中,使用数字定量表型作为寻找信号的更可靠方法也充满了活力和振奋。
假设药物是有效的,如果没有一个需要花费数百万美元的临床研究,你如何证明它是有效的,而临床试验需要成百上千的人来找到这些信号?需要多长时间才能看到这些信号?我的测量工具是否可以重复使用?
这些对于传统方法来说都非常昂贵。然而,通过数字测量,它变得非常便宜,而且更为精准。

Spectrum:您认为可穿戴设备的领域走向何方?
Robert Schultz:我不确定我们现在拥有的可穿戴设备(例如加速度计或陀螺仪)是否能够获取一个人的完整信息。我认为还有一些更好的尚待发明的可穿戴设备。
我真的认为,对于行为测量,我们想要的东西是麦克风和摄像头,这些东西可以设计为可穿戴设备。因为这样,我们将可以捕获所有一切。
我认为,如果自闭症患者不能独立地使用这些技术,对社会是不利的。如何确保他们正确地解释从可穿戴设备获得的信息,这将是一项重大责任,也是一项艰巨而漫长的挑战。


内容来源:https://www.spectrumnews.org/opinion/q-and-a/diagnosing-autism-with-a-camera-and-an-algorithm/


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