استخدام الفيديو للكشف المبكر عن التوحد – ترجمة عدنان أحمد الحاجي 

Using video for the early detection of autism
(جامعة جنيف)

باستخدام الذكاء الاصطناعي ، طور فريق من جامعة جنيڤ جهازًا للكشف المبكر عن اضطراب طيف التوحد لدى الأطفال.

غالبًا ما يعاني المشخصون باضطراب طيف التوحد من مشكلات في التواصل وصعوبات في التفاعلات الاجتماعية. على الرغم من شيوع هذا الاضطراب، إلّا أنه يصعب تشخيصه قبل بلوغ الطفل سن الخامسة. ولكن يمكن مع الرعاية المبكرة أن تُجبر هذه الصعوبات وذلك بتوفير تدخل سلوكي معين يركز على تنمية المهارات المتأثرة بالتوحد. وهذا ما جعل فريق متعدد التخصصات في جامعة جنيڤ (UNIGE) في سويسرا يقوم بتطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي (AI) استنادًا إلى التحليل المؤتمت (automated) لمقاطع فيديو، مما أمكن من دراسة التواصل غير اللفظي لدى الأطفال بطريقة موحدة مع ابقاء أسماءهم مجهولة. هذه التكنلوجيا سهلة الاستخدام ولها القدرة على تشخيص 80٪ من الحالات بشكل صحيح من مقاطع فيديو قصيرة تعرض طفلًا لديه توحد، أو آخر ليس لديه توحد، تحت سن الخامسة يلعب مع شخص كبير (بالغ كأبيه أو أمه أو شخص آخر). هذه النتائج، التي ستنشر  في مجلة التقارير العلمية (Scientific Reports) (انظر1)، تمهد الطريق لصنع أداة للكشف المبكر عن اضطراب التوحد.

اضطراب طيف التوحد يؤثر في طفل واحد من بين كل 54 طفلاً ويتميز بصعوبات في التفاعلات الاجتماعية وبمهارات تواصل متغيرة وبسلوكيات تكرارية واهتمامات مقيدة (2).

وبالتالي، غالبًا ما يواجه الأطفال المشخصون بالتوحد صعوبة في اتباع المنهج المدرسي المعتاد. ولكن لو شُخص الطفل قبل بلوغه سن الثالثة، فمن الممكن غالبًا جبر (تعويض) هذه التأخر في النماء / التطور. قد تؤدي تدخلات سلوكية معينة بالفعل إلى تغيير مسارات اكتساب هذا الطفل للمهارات بشكل تام وتسمح لهم بأن ينضموا إلى المنهج المدرسي المعتاد، كما تلاحظ ماري شاير، البرفسورة في قسم الطب النفسي في كلية الطب بجامعة جنيڤ والمؤلفة الرئيسة للدراسة.  لذلك يكمن هذا التحدي في التشخيص المبكر للطفل، حيث يبقى التوحد في كثير من الأحيان لا يُشخص إلّى بعد فوات الأوان ، بعد سن 3 سنوات.

استخدام تحليل الفيديو المؤتمت للتشخيص

يتميز الطفل الذي لديه توحد بتواصل غير لفظي يختلف عن التواصل اللفظي لطفل طبيعي. “فهما يختلفان في عدة نقاط، كصعوبة التواصل بالعين، أو في  التبسم، أو في الإشارة إلى الأشياء أو في الطريقة التي يهتمون بها بما يحيط بهم” ، كما توضح ندى كوجوفيتش (Nada Kojovi)، الباحثة في فريق ماري شاير (Marie Schaer) والمؤلفة الأولى للدراسة. “وهذا ما جعلنا نصمم خوارزمية باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يحلل حركات الأطفال في مقاطع الفيديو ويحدد ما إذا كانت هذه الحركات هي من السمات الخاصة باضطراب طيف التوحد أم لا”.

على مدى ثلاث سنوات، باحثون، بدعم من المركز الوطني السويسري لاختصاص البحوث في الأمراض العقلية التي لها أسس مشبكية (NCCR — Synapsy) ومؤسسة القطب للتوحد (Fondation Pole Autisme)، طوروا هذه الخوارزمية، التي تهدف إلى تصنيف مقاطع الفيديو بناءً فقط على حركات الطفل حين يتفاعل مع شخص آخر. للقيام بذلك، استخدموا أولاً تقنية تسمى (OpenPose) (انظر 3)، طورتها جامعة كارنيجي ميلون. هذه التقنية القائمة على تحليل الرؤية  بالكومبيوتر استخلصت هياكل أجسام (الشكل الخارجي للجسم، كما يتضح من الشكل أعلاه أو من الفيديو أدناه) الأشخاص المتحركين بمجرد تصويرهم بالفيديو وتسمح بتحليل الإيماءات وذلك بإزالة جميع الخصائص التي يمكن أن تكون تمييزية (كالعمر والجنس والمحيط وما إلى ذلك)، مع الاحتفاظ فقط بالعلاقة بين [حركات] أعضاء هيكل الجسم في الزمكان.

ثم طور فريق البحث في جامعة جنيڤ (UNIGE) خوارزمية ذكاء اصطناعي مصممة لاكتشاف التوحد واختبرها على 68 طفلاً طبيعيًا (ليس لديهم توحد) و 68 طفلًا لديهم توحد، وكلهم أقل من 5 سنوات. “قمنا بتقسيم كل مجموعة (من الذين لديهم ومن الذين ليس لديهم توحد) إلى مجموعتين: استخدمنا أول 34 في كل مجموعة ‘لتدريب’ خوارزمية الذكاء الاصطناعي للتمييز بين السلوك غير اللفظي للأطفال الذين  لديهم توحد وللأطفال الذين ليس لديهم توحد. ثم ساعدنا ال 34 الآخرون في كل مجموعة في اختبار دقة الكشف الذي تتميز به الخوارزمية. لقد أجرينا أيضًا تقييمًا على 101 من أطفال آخرين”، كما يشرح توماس مايلارت (Thomas Maillart)، الباحث في معهد علوم المعلومات وعضو هيئة التدريس في كلية جنيڤ للاقتصاد والإدارة (GSEM) والمركز الجامعي للمعلوماتية (CUI) في جامعة جنيڤ.

مقطع ڤيديو 1:  

مقطع ڤيديو 2:

نتيجة قاطعة في 10 دقائق

خوارزمية الذكاء الاصطناعي غربلت مقاطع فيديو لأطفال يلعبون بحرية مع شخص كبير. لا يوجد سيناريو محدد مسبقًا. إنما مسألة تحليل السلوك غير اللفظي للأطفال بشكل حر [المترجم: لعل القصد أنه غير موجه من أحد، أي تُركوا يتصرفون كما يشاءوون]، مع تزويدهم بأجسام مختلفة تمكِّن الباحثين من معرفة وجود أو عدم وجود اضطراب توحد”، كما أشارت ندى كوجوفيتش.

تثبت النتائج أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي تقوم بتصنيف دقيق للتوحد في أكثر من 80٪ من الحالات. “هذه نتيجة ممتازة ، قالتها البرفسورة ماري شاير (Marie Schaer) بحماس. في 10 دقائق، يمكننا بالفعل الحصول على أول فحص متيسر لأي شخص، أينما كان. سيسمح هذا لأولياء الأمور القلقين بشأن حالة أطفالهم الصغار بالحصول على تقييم مؤتمت أولي لأعراض التوحد. ولكنه بالطبع ليس فحصًا مثاليًا، ولكنه يمكن أن يشكل خطوة أولى يتعين التأكد منها باستشارة أحد الأخصائيين”. تشير الدراسات إلى أن الأمر غالبًا ما يستغرق أكثر من عام بين مخاوف الوالدين الأولي بشأن حالة طفلهم وإحالتهم إلى استشارة اخصائي.

بالإضافة، تحليل الفيديو المؤتمت هذا يتيح لنا خدمة إخفاء هوية الطفل بالكامل. “وهذا أمر قيّم جدًا، ليس فقط لتبادل مقاطع الفيديو بين المتخصصين لتحسين دقة التشخيص، ولكن أيضًا لتدريب الطلاب”، كما تابعت ماري شاير .

وتجدر الإشارة إلى أن هذه التقنية لا تتطلب أي تدخل مباشر على الطفل. “تركيب مجسات الحركة أمر حساس ويستغرق وقتًا طويلاً ؛ يمكن أيضًا أن يزعج الأطفال ويؤثر على النتائج. هنا، التحليل القائم على تحليل الرؤية بالكومبيوتر عملية غير باضعة”، كما تؤكد ندى كوجوفيتش. علاوة على ذلك ، نظرًا لأنها لا تتطلب أي إعداد معبن، يمكن استخدام الخوارزمية لتحليل مقاطع فيديو مسجلة سابقًا، وهي ميزة واضحة لأغراض البحث.

هدف الفريق متعدد التخصصات الآن جعل تقنية الذكاء الاصطناعي هذه متاحةً للجميع. ويختتم توماس مايلرت بالقول: “نرغب الآن في تطوير تطبيق يسمح بإجراء التحليل باستخدام مقطع فيديو مدته 10 دقائق مصور بهاتف ذكي”.

مصدر من داخل وخارج النص:
1- https://www.nature.com/articles/s41598-021-94378-z
2- https://ar.wikipedia.org/wiki/توحد
3- https://analyticsindiamag.com/guide-to-openpose-for-real-time-human-pose-estimation/

المصدر الرئيس:
https://www.unige.ch/communication/communiques/en/2021/detecter-lautisme-precocement-par-video