Personen met een autismespectrumstoornis vertonen vaak communicatieproblemen en moeilijkheden in sociale interacties. Hoewel deze aandoening zeer vaak voorkomt, is het een uitdaging om vóór de leeftijd van vijf jaar te diagnosticeren. Vroegtijdige zorg kan deze problemen echter compenseren door specifieke gedragsinterventie te bieden die is gericht op de ontwikkeling van vaardigheden die worden beïnvloed door autisme.
Daarom heeft een interdisciplinair team van de Universiteit van Genève (UNIGE), Zwitserland, een algoritme voor kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkeld op basis van de geautomatiseerde analyse van video’s, waardoor het mogelijk wordt om de non-verbale communicatie van kinderen op een anonieme en gestandaardiseerde manier te bestuderen . Deze gebruiksvriendelijke technologie classificeerde 80% van de gevallen correct uit korte video’s waarin een kind met of zonder autisme jonger dan 5 jaar met een volwassene speelt. Deze resultaten, die zullen worden ontdekt in het tijdschrift Scientific Reports, maken de weg vrij voor een hulpmiddel voor de vroege detectie van autistische stoornissen.
Autismespectrumstoornis treft één op de 54 kinderen en wordt gekenmerkt door moeilijkheden in sociale interacties, veranderde communicatieve vaardigheden en door de aanwezigheid van repetitief gedrag en beperkte interesses. Kinderen met autisme hebben dan ook vaak moeite om een standaard schoolcurriculum te volgen. “Als de diagnose echter wordt gesteld vóór de leeftijd van 3 jaar, is het vaak mogelijk om deze ontwikkelingsachterstanden in te halen. Specifieke gedragsinterventies kunnen inderdaad hun trajecten voor het verwerven van vaardigheden volledig veranderen en hen in staat stellen om een reguliere school te integreren”, merkt Marie Schaer op, professor in de afdeling Psychiatrie van de UNIGE Faculteit Geneeskunde en senior auteur van de studie. De uitdaging ligt daarom in de vroege diagnose, aangezien autisme te vaak te laat wordt gediagnosticeerd, na de leeftijd van 3 jaar.
Geautomatiseerde video-analyse gebruiken
Autisme wordt gekenmerkt door een non-verbale communicatie die verschilt van die van een zich normaal ontwikkelend kind. “Het verschilt op verschillende punten, zoals de moeilijkheid om oogcontact te maken, te glimlachen, naar objecten te wijzen of de manier waarop ze geïnteresseerd zijn in wat hen omringt”, legt Nada Kojovic uit, een onderzoeker in het team van Marie Schaer en eerste auteur van de studie . “Daarom hebben we een algoritme ontworpen met behulp van kunstmatige intelligentie dat de bewegingen van kinderen op video analyseert en identificeert of ze kenmerkend zijn voor een autismespectrumstoornis.”
Over een periode van drie jaar ontwikkelden de wetenschappers, ondersteund door het Zwitserse National Center of Comptence in Research (NCCR) Synapsy, dit algoritme, dat tot doel heeft video’s te classificeren uitsluitend op basis van de bewegingen van het kind bij interactie met een andere persoon. Om dit te doen, gebruikten ze eerst een technologie genaamd OpenPose, ontwikkeld aan de Carnegie Mellon University. Deze computer vision-technologie extraheert de skeletten van bewegende mensen zoals vastgelegd in een video en maakt de analyse van gebaren mogelijk door alle kenmerken te verwijderen die discriminerend zouden kunnen zijn (leeftijd, geslacht, omgeving, enz.), waardoor alleen de relaties van skeletten in ruimte en tijd behouden blijven .
Het onderzoeksteam van UNIGE ontwikkelde vervolgens hun AI-algoritme op maat voor het detecteren van autisme en testte het op 68 normaal ontwikkelende kinderen en 68 kinderen met autisme, allemaal jonger dan 5 jaar. “We verdeelden elke groep in tweeën: de eerste 34 in elke groep ’trainden’ onze AI om het non-verbale gedrag van kinderen met en zonder autisme te differentiëren. De anderen hielpen ons toen de nauwkeurigheid te testen. We hebben ook een beoordeling uitgevoerd bij 101 andere kinderen”, legt Thomas Maillart uit, een onderzoeker aan het Institute of Information Sciences en een faculteitslid aan de Geneva School Economics and Management (GSEM) en van het Universitair Centrum voor Informatica (CUI) van UNIGE .
Een overtuigend resultaat in 10 minuten
De AI doorzocht video’s van kinderen die vrijuit spelen met een volwassene. “Er is geen vooraf vastgesteld scenario. Het is een kwestie van het non-verbale gedrag van de kinderen vrijelijk analyseren, terwijl ze verschillende voorwerpen krijgen die het mogelijk maken om de aan- of afwezigheid van een autistische stoornis vast te stellen”, merkt Nada Kojovic op. De resultaten laten zien dat de AI in meer dan 80% van de gevallen een nauwkeurige autismeclassificatie maakt. “Dit is een uitstekend resultaat, juicht Marie Schaer toe. In 10 minuten kunnen we inderdaad een eerste screening krijgen die voor iedereen toegankelijk is, waar ze ook wonen.
Hierdoor zouden ouders die zich zorgen maken over hun jonge kinderen een eerste geautomatiseerde beoordeling van de symptomen van autisme kunnen krijgen. Het is natuurlijk niet perfect, maar zou een eerste stap kunnen zijn die bevestigd moet worden door een consult met een specialist.” Studies tonen aan dat het vaak meer dan een jaar duurt tussen de eerste zorgen van de ouders en hun verwijzing naar een gespecialiseerd consult.
Bovendien biedt deze geautomatiseerde video-analyse volledige anonimiteit. “Dit is kostbaar, niet alleen voor de uitwisseling van video’s tussen specialisten om een diagnose te verfijnen, maar ook voor het opleiden van studenten”, vervolgt de Genève-onderzoeker.
Opgemerkt moet worden dat deze technologie geen directe interventie op het kind vereist. “De installatie van bewegingssensoren is tijdrovend en gevoelig; het kan de kinderen ook storen en de resultaten beïnvloeden. Hier is de op computervisie gebaseerde analyse niet-invasief”, benadrukt Nada Kojovic. Bovendien kan het algoritme, omdat er geen specifieke instellingen voor nodig zijn, worden gebruikt om in het verleden opgenomen video’s te analyseren, een duidelijk voordeel voor onderzoeksdoeleinden.
Het doel van het multidisciplinaire team is nu om deze AI voor iedereen beschikbaar te maken. “We willen nu een applicatie ontwikkelen die analyse mogelijk maakt met slechts 10 minuten video gefilmd met een smartphone”, besluit Thomas Maillart.