Avancées dans le diagnostic de l'autisme grâce à la technologie

Le trouble du spectre autistique (TSA) est une condition qui impacte comment les enfants communiquent et interagissent avec les autres. Beaucoup d’enfants autistes ont des défis au niveau des compétences sociales, peuvent répéter certains comportements, et ont souvent du mal avec la communication non verbale. Aux États-Unis, environ 1 enfant sur 36 est diagnostiqué avec un TSA, ce qui en fait une condition neuro-développementale courante.

Le diagnostic du TSA implique souvent d’observer les enfants dans des milieux cliniques où ils interagissent avec des cliniciens ou des aidants. Ces interactions peuvent inclure une grande variété d'activités comme jouer à des jeux, parler de leurs émotions, ou participer à des jeux imaginatifs. Pendant ces séances, les enfants peuvent montrer des comportements spécifiques qui nécessitent une observation attentive. Par exemple, ils pourraient avoir un contact visuel inhabituel, répéter certaines phrases, ou agir de manière excessive ou perturbatrice.

Les cliniciens utilisent actuellement des outils validés pour évaluer ces comportements. Cependant, coder manuellement ces vidéos pour évaluer les comportements peut être un processus long et difficile. C’est là que la technologie entre en jeu. En utilisant des modèles avancés qui analysent la vidéo, l’audio et le texte, les cliniciens peuvent évaluer ces interactions plus efficacement.

#Pourquoi l’analyse vidéo est importante

Les vidéos cliniques d’enfants autistes peuvent offrir des aperçus précieux sur leurs comportements. Ces vidéos capturent des interactions complexes qui impliquent à la fois communication verbale et non verbale. Si elles sont bien analysées, elles peuvent aider les cliniciens et les chercheurs à comprendre comment les enfants du spectre autiste se comportent dans différentes situations.

Traditionnellement, les chercheurs se sont concentrés sur les caractéristiques de la parole pour distinguer les enfants en développement typique de ceux ayant un TSA. Par exemple, la façon dont un clinicien et un enfant interagissent verbalement peut révéler des différences significatives. Cependant, se fier uniquement à la parole fait passer à côté de la richesse des interactions visuelles. Le langage corporel des enfants, leurs mouvements et leurs expressions faciales sont des éléments critiques qui donnent du contexte à leur comportement. Analyser ces interactions de manière complète peut mener à de meilleures évaluations et plans de traitement.

#Le rôle de la technologie avancée

Les récentes avancées en Apprentissage profond ont introduit de nouvelles méthodes pour analyser de longs enregistrements vidéo. Les chercheurs peuvent maintenant utiliser des modèles qui analysent les données de parole et vidéo pour mieux interpréter ces séances. Cela signifie utiliser des modèles entraînés pour comprendre à la fois ce qui est dit et ce qui se passe visuellement lors de l'interaction.

Dans ce contexte, une approche unifiée qui combine les trois types de données – parole, vidéo et texte – est en cours de développement. En procédant ainsi, les chercheurs visent à créer une image plus complète de ce qui se passe dans ces interactions. Cette méthode peut aider à identifier des activités, à reconnaître des comportements et à détecter des actions inhabituelles qui pourraient être pertinentes pour diagnostiquer un TSA.

#Comment le processus fonctionne

Le processus d’analyse des vidéos implique plusieurs étapes. D'abord, des Descriptions en langage naturel sont générées à partir du contenu vidéo et de la parole pendant l’interaction. Ces descriptions sont ensuite utilisées pour affiner l’analyse effectuée par de grands modèles de langage (LLM), qui sont des systèmes spécialisés pour le traitement du langage naturel.

Les tâches sur lesquelles les chercheurs se concentrent peuvent être largement divisées en deux catégories :

1. Reconnaissance d’activités : Identifier les activités qui ont lieu pendant l'interaction.
2. Détection de comportements anormaux : Rechercher des signes de comportements qui peuvent être préoccupants ou indicatifs d'autisme.

En utilisant cette méthode unifiée, les chercheurs peuvent obtenir des aperçus plus robustes par rapport à l’analyse de chaque type de données séparément.

#Ensembles de données en focus

Pour tester l'efficacité de cette approche, les chercheurs utilisent des ensembles de données spécifiques :

• Remote-NLS : Cet ensemble contient des enregistrements d'enfants interagissant avec leurs parents via Zoom. L'accent est mis sur la parole spontanée dans un cadre naturel.
• ADOSMod3 : Cet ensemble inclut des interactions structurées entre des enfants et des cliniciens suivant un protocole spécifique. Cela permet une observation directe des comportements liés à l'autisme.

À travers ces ensembles de données, les chercheurs dérivent des tâches qui se rapportent directement au diagnostic de l'autisme ou à des activités générales sans lien avec le TSA.

#Résultats clés

Les résultats obtenus en utilisant ces modèles révèlent que :

• Reconnaissance d’activités : Les modèles peuvent identifier avec précision diverses activités auxquelles les enfants participent pendant les interactions. L'inclusion de descriptions détaillées provenant des vidéos améliore considérablement les performances.
• Segmentation d’activités : Cette tâche s’avère plus difficile. Les modèles peinent à distinguer des activités semblables qui nécessitent des informations détaillées qui ne sont pas toujours présentes dans les descriptions audio ou vidéo.

Pour les comportements anormaux, certains modèles sont efficaces pour identifier l’hyperactivité, mais d’autres montrent des limites, notamment avec les crises de colère ou les comportements liés à l'anxiété. Ceux-ci sont plus complexes et nécessitent une compréhension à la fois des caractéristiques de la parole et des signaux visuels.

#Défis et limitations

Bien que cette approche montre du potentiel, il y a des défis :

• Qualité des données : Les descriptions générées à partir des vidéos et de la parole ne capturent pas toujours tous les détails nécessaires pour informer l’analyse avec précision.
• Interprétations erronées : Les modèles peuvent identifier à tort des comportements, conduisant à des évaluations incorrectes.
• Sensibilité au contexte : Différents contextes peuvent influencer comment un comportement est perçu. Un modèle entraîné dans un cadre peut ne pas bien performer dans un autre.

Ces problèmes soulignent l'importance de perfectionner la technologie et de s'assurer qu'elle peut s’adapter à divers contextes dans lesquels les enfants avec un TSA sont évalués.

#Directions futures

Pour l’avenir, il y a des projets d’élargir ce travail. Un objectif est de permettre aux modèles de raisonner à travers plusieurs étapes dans leur analyse, ce qui pourrait conduire à des évaluations plus complètes. De plus, les chercheurs visent à élargir la gamme des comportements analysés, y compris les actions répétitives ou des gestes spécifiques souvent présents chez les enfants autistes.

En continuant à améliorer ces modèles et leur formation, les chercheurs espèrent fournir aux cliniciens de meilleurs outils pour comprendre et soutenir les enfants du spectre autistique. Cela améliorera non seulement les procédures de diagnostic mais mènera aussi à des interventions plus efficaces adaptées aux besoins de chaque enfant.

#Conclusion

L'intégration de la technologie avancée dans la compréhension de l'autisme est un développement passionnant. En exploitant la puissance des analyses vidéo, audio, et textuelles, les chercheurs découvrent des aperçus précieux qui peuvent informer les pratiques cliniques. Bien que des défis persistent, les efforts continus pour améliorer ces modèles continueront d'ouvrir des portes pour mieux comprendre et soutenir les enfants autistes.