Voici ici un bref résumé de l’article “Eye gaze as a biomarker in the recognition of autism spectrum disorder using virtual reality and machine learning: A proof of concept for diagnosis”
Tout d’abord, l’article mentionne comment les technologies d’apprentissages automatiques peuvent venir en aide aux chercheurs lorsque vient le temps de décerner les signes avant-coureurs du TSA (trouble du spectre de l’autisme) chez les enfants, afin de pouvoir offrir un guide et des traitements appropriés le plus tôt possible.
L’article mentionne comment ils étudient en majeur partie les mouvements oculaires (parmi d’autres biomarqueurs) des sujets testés afin de déterminer s’ils sont, ou non, affectés par le TSA. Les études démontrent que l’apprentissage automatique, liés aux tests ainsi qu’aux résultats, démontrent une précision d’environs 86% afin de déterminer si un enfant est atteint du TSA ou non.
Le test en tant que tel consiste à mettre le sujet dans un environnement virtuel via des lunettes de réalité virtuelles, des projections, des stimuli audios ainsi que des stimuli olfactifs. L’idée est de laisser le sujet explorer différents espaces d’un centre d’achat virtuel et de noter, grâce aux lunettes spécialisées qui enregistre aussi le mouvement des yeux du sujet, les mouvements oculaires et les centres d’attention de la personne testée. Certains espaces vont présenter des stimuli visuels sociaux, telles que des personnes, adultes et enfants, ainsi que des stimuli visuels non-sociaux; objets divers. Dans ces deux catégories, certains stimuli seront statiques, c’est-à-dire qu’ils ne bougeront pas, et d’autres seront dynamiques, c’est-à-dire qu’ils bougeront.
Le but de cet exercice n’est pas seulement d’enregistrer le mouvement des yeux des sujets mais aussi de noter ce qu’ils regardent, et pendant combien de temps. Il a été remarqué, alors, que certains sujets atteint du TSA vont avoir tendance à plus observer les stimuli non-sociaux et statiques que les sujets DT (à développement typique). Les enfants TSA vont aussi souvent observer certains stimuli sociaux de façon différente des enfants DT. En l’occurrence, là où l’enfant DT remarquera les yeux, la bouche, les sourcils et, généralement, tout ce qui donne un indice sur l’intention de la personne (si elle est joyeuse, triste, fâchée, etc.), l’enfant TSA remarquera beaucoup plus les détails périphériques à ceci, ainsi, les corps et les membres de personnes virtuelles qu’elles auront rencontrées.
Il y à, cependant, certains résultats qui sont inconstants avec le reste des résultats obtenus. Par exemple, l’enfant TSA, lorsque présenté avec un stimuli social solitaire, donc, une seule personne, va passer plus de temps à observer le visage que l’enfant DT, ce qui vient contredire les résultats précédents et l’hypothèse selon laquelle les enfants TSA passent moins de temps en général à observer les stimuli sociaux.
D’autres inconstances apparaissent aussi durant les études portées et l’article scientifique en est complètement conscient, ils mentionnent entre autres comment ils voient leur première étude comme une preuve de concept, mais dû à la petite quantité de personnes ayant été testées (55 dans ce cas), les résultats ne peuvent être considérés comme concluants à eux seuls, mais sont encourageant pour le futur de ce domaine de recherche.
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