Znajdź zawartość

Wystarczy dosłownie minuta gry, by odróżnić dziecko z autyzmem od dziecka z ADHD lub dziecka bez zaburzeń. Computerized Assessment of Motor Imitation (CAMI) to komputerowe narzędzie opracowane przez naukowców z Kennedy Krieger Institute oraz Nottingham Trent University. Wykorzystuje ono technologię śledzenia ruchu do wykrywania różnic w zdolności do naśladowania motoryki i na tej podstawie pozwala – w ciągu minuty – odróżnić dziecko autystyczne od dziecka zdrowego i z innymi zaburzeniami. W testach CAMI wzięło udział 183 dzieci w wieku 7–13 lat. Poproszono je, by przez minutę naśladowały ruchy widocznego na ekranie awatara. W tym czasie CAMI oceniało zdolność do naśladownictwa. Badania wykazały, że narzędzie potrafi z 80-procentową skutecznością odróżnić dziecko autystyczne od zdrowego i z 70-procentową, autyka od dziecka z ADHD. Twórców narzędzia szczególnie cieszy to druga liczba, gdyż autyzm i ADHD często występują razem i nawet eksperci mają problemy z postawieniem właściwej diagnozy. Zdiagnozowanie autyzmu może być trudne, szczególnie u dzieci, u których występują też inne zaburzenia, jak ADHD. A jeśli postawi się niewłaściwą diagnozę, dziecko może nie otrzymać odpowiedniej pomocy, mówi doktor Stewart Mostofsky, neurolog dziecięcy z Kennedy Krieger Institute. Autyzm jest tradycyjnie postrzegany jako zaburzenie komunikacji społecznej, ale wiemy, że trudności sensoryczno-motoryczne, na przykład związane ze zdolnością do naśladowania ruchów, odgrywają rolę w kształtowaniu zdolności społecznych i komunikacyjnych. CAMI identyfikuje autyzm, opierając się na tych cechach, które odróżniają go od ADHD. Tym, co czyni CAMI tak ekscytującym, jest prostota. Gry wideo są zabawne dla dzieci, a lekarzowi dostarcza jasnych wyników, dzięki którym może on szybko postawić diagnozę, dodaje doktor Bahar Tunçgenç z Nottingham Trent University, która specjalizuje się w badaniu rozwoju społecznego. Twórcy CAMI chcą też przystosować swoje narzędzie do diagnozowania młodszych dzieci oraz dzieci z poważniejszymi zaburzeniami rozwojowymi. Mają nadzieję, że w ten sposób zapoczątkują powstanie całej klasy narzędzi, które pozwolą na szybkie i tanie diagnozowanie różnych zaburzeń. « powrót do artykułu