Das Videospiel-Tool war in der Lage, Kinder mit Autismus korrekt von neurotypischen Kindern zu unterscheiden, und zwar mit einer Erfolgsquote von 80 %
Jeffrey Snyder vom Broadcast Retirement Network diskutiert mit Dr. Bahar Tungenc von der Nottingham Trent University und Dr. Stewart Mostovsky vom Kennedy Krieger Institute über die Verbesserung der Autismusbewertung und -diagnose.
Jeffrey H. Snyder, Broadcast Retirement Network
Heute Morgen auf BRN, Teil zwei unseres Gesprächs über ein innovatives einminütiges Videospiel, das eine Erfolgsquote von 80 % bei der Diagnose von Autismus aufweist. Und wir werden Dr. Bahar Tungenc von der Nottingham Trent University und Dr. Stewart Mostovsky vom Kennedy Krieger Institute wieder im Programm begrüßen. Bahar, Stuart, willkommen zurück im Programm.
Schön dich zu sehen. Vielen Dank, dass Sie wieder dabei sind. Heute Morgen.
Bahar Tungenc, Nottingham Trent University
Hallo.
Jeffrey H. Snyder, Broadcast Retirement Network
Danke schön. Ich freue mich, hier zu sein. Bahar, gestern hatten wir ein tolles Gespräch über einige der Herausforderungen bei der Diagnose von Autismus.
Ich möchte fragen, und Sie haben die Technologie angesprochen. Und ich möchte, meine erste Frage an Sie: Wie wichtig war Technologie für die Diagnose von Autismus?
Bahar Tungenc, Nottingham Trent University
Es gibt eine Menge Forschung, die sich mit der unterschiedlichen Nutzung von Technologie zur Diagnose und Behandlung von Autismus beschäftigt. Daher wurden Millionen von Dollar für die neurowissenschaftliche Forschung ausgegeben, beispielsweise für den Versuch, die Unterschiede im Gehirn zu verstehen, wofür sehr fortschrittliche Bildgebungstechnologien zum Einsatz kommen. Auch hier wurden Millionen von Dollar für die Genetik von Autismus ausgegeben, um wirklich das Autismus-Gen oder einige Autismus-Gene zu identifizieren, die Menschen lokalisieren können, damit wir vorhersagen können, bei wem die Autismus-Diagnose bei der Geburt oder beim Erwachsenwerden mehr oder weniger wahrscheinlich ist.
Und ja, der genetische Ansatz hatte sehr unterschiedliche Erfolge. Es gibt wirklich kein Autismus-Gen. Gestern haben wir darüber gesprochen, was für ein heterogener Zustand das ist.
Und ich denke, das spiegelt sich auch in der biologischen Zusammensetzung der Erkrankung wider. Und so ist es nicht verwunderlich, dass es kein einzelnes Gen oder eine kleine Gruppe von Genen gibt, die Autismus bestimmen. Daher würde ich sagen, dass Stuart als Kliniker wahrscheinlich mehr dazu sagen kann, aber ich würde sagen, dass die meisten Autismusdiagnosen heutzutage tatsächlich ohne große Hilfe durch technologische Hilfsmittel durchgeführt werden.
Autismus ist im Großen und Ganzen immer noch eine Erkrankung, die auf der Grundlage der Verhaltensdarstellung diagnostiziert wird. Und diese Verhaltensweisen werden mithilfe einiger standardisierter Fragebögen bewertet, die die Kinder und/oder ihre Eltern möglicherweise ausfüllen. Es gibt einige Verhaltenstests, denen die Kinder möglicherweise unterzogen werden, wenn sie in die Klinik kommen, beispielsweise um zu sehen, wie sie sich in einem kommunikativen Gesprächskontext verhalten oder wie sie mit Spielzeug spielen, welche Entscheidungen sie treffen und so weiter.
Und so würde der Kliniker dann versuchen abzuleiten, ob sie sich eher autistisch oder eher neurotypisch verhalten. Dies sind also normalerweise die Methoden, die zur Diagnose von Autismus verwendet werden. Daher würde ich sagen, dass Technologie im traditionellen Diagnoseprozess keine große Rolle spielt.
Jeffrey H. Snyder, Broadcast Retirement Network
Aber Stuart, ich meine, das ändert sich. Und was die Technologie angeht, woran Sie, Bahar und das Team gearbeitet haben, ich meine, Sie haben ein Videospiel namens Kami entwickelt, um bei dieser Einschätzung zu helfen. Möchten Sie uns etwas über Kami erzählen und wie diese Technologie bei dieser Entscheidung geholfen hat?
Stewart Mostofsky, MD, Kennedy Krieger Institute
Ja, das würde ich gerne tun. Vielen Dank für die Frage. Ich möchte zunächst sagen, dass ich mit allem, was Bahar gesagt hat, vollkommen einverstanden bin.
Ich denke, dass wir uns in einem Zustand befinden, in dem wir uns schon seit Jahrzehnten befinden, nämlich dass die Diagnose wirklich auf Beobachtung und Anamnese basiert, die sich mit der Darstellung des Verhaltens befasst. Der Einsatz von Technologie ist begrenzt, es besteht jedoch aus mehreren Gründen eindeutig die Notwendigkeit, die Technologie potenziell zu nutzen. Einer davon ist, dass der Zugang zu Ressourcen eine Herausforderung darstellt.
Es gibt beispielsweise viele ländliche Gebiete in den Vereinigten Staaten, in denen es eine entmutigende Aussicht ist, einen Arzt mit Erfahrung in Autismus aufzusuchen. Also die Möglichkeit, möglicherweise mit der Nutzung von Technologien zu beginnen, die zumindest eine erste Fernbewertung ermöglichen würden. Bahar sagte gestern, und ich glaube, er hat es auch heute bekräftigt, dass keine dieser Technologien unserer Meinung nach den sorgfältigen, klinischen und gründlichen Diagnoseprozess notwendigerweise ersetzen wird.
Aber sie könnten ein Fenster bieten, das uns helfen würde, herauszufinden, wie wir die Diagnose von Autismus angehen, und dann vielleicht gezielter darauf einzugehen. In diesem Sinne und um zu Ihrer Frage zu kommen: Wir gehebelt Jahrzehntelange Forschung, in der Menschen, unser eigenes Labor und andere beobachtet haben, dass Menschen mit Autismus offenbar häufig Schwierigkeiten damit haben, andere Menschen nachzuahmen, die Handlungen anderer Menschen nachzuahmen. Das macht im Großen und Ganzen Sinn, denn Nachahmung ist wirklich entscheidend für die Art und Weise, wie wir lernen, für uns alle, für die soziale Interaktion und für Aspekte der Kommunikation.
Schon in sehr jungen Jahren, fast schon seit unserer Geburt oder zumindest im ersten Lebensjahr, beobachten wir, was die Menschen um uns herum tun, und wir entwickeln unser Repertoire an sozialer Interaktion größtenteils auf der Grundlage dessen, was wir beobachten. Und die Tatsache, dass Menschen mit Autismus Probleme mit der motorischen Nachahmung haben, gibt zumindest für einige Menschen mit Autismus Aufschluss darüber, was ein wirklich entscheidender Faktor sein könnte, der dazu führt, dass sie weiterhin die gleichen Probleme mit der Sozialisierung und Kommunikation haben wie sie. Vor diesem Hintergrund haben wir dieses einminütige Videospiel entwickelt, in dem es einen Avatar gibt, ein menschliches Video, in dem ein Mensch eine Reihe von Aktionen auf dem Bildschirm ausführt.
Also eine Reihe von Bewegungen, die sie ausführen. Und die Anleitung für dieses Videospiel könnte nicht einfacher sein. Machen Sie einfach alles nach, was die Person tut.
Und so haben wir diese computergestützte Beurteilung der motorischen Nachahmung, KAMI, entwickelt und dann bei Kindern mit Autismus umgesetzt. Und in Artikeln, die Bahar und ich veröffentlicht haben, haben wir berichtet, dass es innerhalb einer Minute ziemlich gut ist, Menschen mit Autismus von Menschen zu unterscheiden, die keinen Autismus haben. Das jüngste Papier, das wir gemeinsam veröffentlicht haben, ist insofern wirklich faszinierend, als es zeigt, dass dieses KAMI-Videospiel, dieses einminütige KAMI-Videospiel, nicht nur in der Lage ist, Kinder mit Autismus von neurotypischen Kindern zu unterscheiden, sondern auch ziemlich zuverlässig Kinder mit Autismus von Kindern mit Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) unterscheidet.
Menschen mit ADHS haben oft motorische Probleme, aber in jahrelanger Forschung haben wir wirklich nicht beobachtet, dass Menschen mit ADHS so große Schwierigkeiten mit der motorischen Nachahmung haben wie bei Menschen mit Autismus. Daher waren die Ergebnisse nicht unbedingt völlig überraschend, aber sie waren beruhigend im Hinblick auf KAMI, die Fähigkeit dieses Videospiel-KAMI, möglicherweise bei der Diagnose von Autismus zu helfen und zu helfen. Wir führen dies natürlich im Labor durch, aber wie ich bereits erwähnt habe, könnte die Fernbeurteilung immer wichtiger werden und so etwas könnte für die Ferndurchführung genutzt werden.
Jeffrey H. Snyder, Broadcast Retirement Network
Und Bahar, ich meine, 80 % Erfolgsquote, zumindest basierend auf dem, was ich gelesen habe, das ist ziemlich gut. Ich wünschte, ich könnte in 80 % der Fälle Recht haben. Meine Frau hat übrigens zu 99,9 % Recht. Ich denke also, dass Sie noch einiges vor sich haben, aber im Ernst, das ist ziemlich viel. Und wie bewerten Sie den Erfolg von KAMI? Wird es eingeführt?
Wie kann ich darauf zugreifen, wenn ich ein Elternteil bin? Ist es etwas, zu dem ein Praktiker Zugang hätte und zu dem ich zum Praktizierenden gehen muss? Könnte mein Hausarzt oder mein Allgemeininternist für meine Familie, ein Hausarzt, darauf zugreifen, um das Kind an den richtigen Arzt zu verweisen?
Wie würde das alles umgesetzt werden?
Bahar Tungenc, Nottingham Trent University
Ja, danke für die Frage. Vielleicht lohnt es sich also, etwas zu erklären, bevor ich direkter antworte: Was ist KAMI? Stuart hat also bereits erklärt, dass ein Teil dessen, was KAMI macht, ein Videospiel ist, oder?
Es gibt also diesen Avatar, den die Kinder beobachten und dessen Bewegungen sie nachahmen wollen. Und wir versuchen sicherzustellen, dass diese Bewegungen Spaß machen. Es sind also tanzähnliche Bewegungen.
Aber gleichzeitig versuchen wir, sie auf der Grundlage der uns bekannten Literatur und auch unserer persönlichen klinischen Beobachtungen auszuwählen. Wir versuchen, die Bewegungen so auszuwählen, dass es sich insbesondere um Bewegungsarten handelt, die autistische Kinder möglicherweise als Herausforderung empfinden. Das Videospiel und die Tanzbewegung, das Tanzelement, sind also eine Seite von KAMI.
Aber die andere Seite von KAMI, das ist also der MI in KAMI, wenn man so will, die Seite der motorischen Mutation. Aber die CA, der computergestützte Bewertungsteil, ist ein weiterer wichtiger Teil dessen, was KAMI ausmacht. Und genau hier nutzen wir die Technologie am besten.
Während die Kinder diese Bewegungen ausführen, zeichnen wir ihre Körper und Bewegungen mit dreidimensionalen Videokameras auf. Und dann wenden wir einen Algorithmus an, den wir gemeinsam mit unseren Informatik-Mitarbeitern entwickelt haben und der die Genauigkeit der Nachahmungsleistungen der Kinder analysiert. Diese beiden Dinge zusammen, die Verhaltensseite und der Algorithmus, machen KAMI aus.
Aus diesem Grund ist es nun relativ einfach, den ersten Teil an die Menschen weiterzugeben. Ich könnte Ihnen das einminütige Avatar-Videospiel geben und Sie könnten ein Kind dazu bringen, es nachzuahmen, wenn Sie es auf Ihren Laptop oder was auch immer laden. Das würde aber nicht unbedingt zu einer Punktzahl führen, oder?
Es würde Ihnen nicht unbedingt sagen, wie gut das Kind imitiert hat. Um diesen Teil zu verstehen, benötigen Sie die computergestützte Beurteilung. Und im Moment ist diese Seite ein wenig klobig, würde ich sagen.
Daher handelt es sich im Moment immer noch um ein Forschungsinstrument, an dessen Entwicklung wir arbeiten, damit wir es weiter ausbauen können. Und es kann mehrere Schritte geben, um dorthin zu gelangen. Einer davon ist, wie ich in den bisher veröffentlichten Artikeln erwähnt habe, dass wir dreidimensionale Kameras verwendet haben.
Es handelt sich also um Spezialkameras, die relativ teuer sind und ein gewisses Maß an technischem Wissen erfordern, um die Aufnahmen genau durchzuführen, die Daten daraus zu extrahieren und so weiter. Daher ist es weder für Eltern noch für einen Arzt einfach, es einfach zu Hause anzuwenden. Wir versuchen, CAMI auf zweidimensionale sogenannte Standardkameras anzuwenden, die für jedermann erhältlich sind.
Wissen Sie, das ist die Kamera Ihres Telefons, das ist die Kamera Ihres Computers, denn wir haben überall Kameras. Es gibt jedoch einige technologische oder technische Herausforderungen im Zusammenhang mit der Umstellung von CAMI von dreidimensionalen Kameras auf zweidimensionale Kameras. Und genau daran arbeiten wir im Moment.
Kurz gesagt, um Ihre Frage zu beantworten: Im Moment würde ich sagen: Es handelt sich um ein Forschungsinstrument, das man nicht einfach an eine Klinik oder einen Elternteil schicken kann, um es dort zu bewerben. Aber ich denke, dass wir uns gerade an einem Punkt befinden, an dem wir wirklich daran interessiert wären, an diesen Gesprächen mit interessierten Parteien teilzunehmen, insbesondere an klinischen Orten, im Moment vielleicht nicht so sehr im häuslichen Bereich, wo wir nach Möglichkeiten für eine Zusammenarbeit suchen können, um dies mit den zweidimensionalen Kameras anzuwenden, während wir CAMI für diese Art der Skalierung weiterentwickeln.
Jeffrey H. Snyder, Broadcast Retirement Network
Nun, ich meine, es hört sich auf jeden Fall so an, als wären Sie auf dem richtigen Weg. Ich meine, 80 Prozent, Sie prahlen mit einer Erfolgsquote von 80 Prozent. Ich konnte nicht verstehen, warum jemand nicht zusammenarbeiten möchte, weil die praktischen Anwendungen einfach so robust sind.
Stuart, Bahar, wir müssen es dabei belassen. Schön, Sie in den letzten beiden Tagen zu sehen, und wir freuen uns darauf, Sie bald wieder im Programm zu haben. Vielen Dank.
Stewart Mostofsky, MD, Kennedy Krieger Institute
Danke schön.
Bahar Tungenc, Nottingham Trent University
Vielen Dank, dass Sie uns haben.
Jeffrey H. Snyder, Broadcast Retirement Network
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Und morgen sind wir wieder zurück für eine weitere Ausgabe von BRN. Bis dahin bin ich Jeff Snyder. Bleiben Sie sicher, sparen Sie weiter und vergessen Sie nicht, mit den Änderungen fortzufahren.
