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Détection précoce de l'autisme: l'analyse de la vision par ordinateur

Introduction


L'autisme est un trouble du spectre autistique (TSA) qui affecte la façon dont une personne communique et interagit avec les autres. Les différences d'attention sociale sont bien documentées chez les personnes autistes et constituent l'un des premiers signes de l'autisme. Une nouvelle étude a récemment été menée pour évaluer l'utilisation de l'analyse de la vision par ordinateur (CVA) et des appareils mobiles pour quantifier automatiquement les modèles d'engagement attentionnel chez les jeunes enfants autistes. Dans cet article, nous examinerons cette étude en profondeur et discuterons des implications potentielles de ces résultats pour la détection précoce de l'autisme et les interventions futures.



Méthodologie de l'étude


L'étude a porté sur 474 enfants âgés de 17 à 36 mois, dont 43 ont reçu un diagnostic d'autisme. Les participants ont été recrutés lors de leur examen de santé dans quatre cliniques de soins primaires pédiatriques. Les critères d'inclusion étaient les suivants: (i) l'âge de 16 à 38 mois et (ii) la langue principale du soignant était l'anglais ou l'espagnol.

Les enfants ont été exposés à des films contenant du contenu social ou non social présentés via une application iPad. Les films sociaux comprenaient des vidéos d'enfants jouant avec des jouets et d'adultes parlant à la caméra, tandis que les films non sociaux comprenaient des vidéos de jouets se déplaçant seuls et de formes géométriques se déplaçant sur l'écran.


La caméra de l'appareil enregistrait le comportement des enfants pendant qu'ils regardaient les films. L'analyse de la vision par ordinateur (CVA) a été utilisée pour extraire la durée pendant laquelle l'enfant s'est orienté vers l'écran et son taux de clignement des yeux comme indices de l'engagement attentionnel.



Résultats de l'étude


Les chercheurs ont comparé l'engagement attentionnel des enfants autistes à celui des enfants neurotypiques. Ils ont également comparé l'engagement attentionnel des deux groupes lors de films sociaux par rapport à des films non sociaux. Voici les résultats clés :

  1. Les enfants autistes passaient moins de temps face à l'écran et présentaient un taux moyen de clignement des yeux plus élevé que les enfants neurotypiques.

  2. Les enfants neurotypiques étaient plus souvent confrontés à l'écran et clignaient des yeux moins souvent dans les films sociaux que dans les films non sociaux.

  3. Les enfants autistes passaient moins souvent devant l'écran pendant les films sociaux que pendant les films non sociaux et ne présentaient aucune différence de taux de clignotement entre les films sociaux et les films non sociaux.



Implications et conclusion


Cette étude fournit des preuves solides que l'analyse de la vision par ordinateur (CVA) peut être utilisée pour quantifier automatiquement les modèles d'engagement attentionnel chez les jeunes enfants autistes. Les résultats suggèrent que les enfants autistes ont des modèles d'engagement attentionnel différents de ceux des enfants neurotypiques, en particulier lors de stimuli sociaux.


L'étude met en évidence le potentiel de l'utilisation des appareils mobiles et de l'analyse de la vision par ordinateur (CVA) pour évaluer l'engagement attentionnel chez les jeunes enfants, ce qui pourrait avoir des implications pour la détection précoce et l'intervention en cas d'autisme. En facilitant la collecte de données et l'analyse des comportements d'attention, cette approche pourrait aider les professionnels de la santé à identifier plus rapidement les signes d'autisme et à mettre en place des interventions adaptées.


Il est important de noter que cette étude ne prétend pas remplacer les évaluations cliniques traditionnelles, mais plutôt de compléter et d'améliorer les outils de diagnostic actuels. Les chercheurs encouragent d'autres études pour valider et affiner ces méthodes afin de créer un outil plus précis et efficace pour la détection précoce de l'autisme.


En conclusion, cette étude innovante démontre comment la technologie et l'analyse de la vision par ordinateur peuvent être utilisées pour mieux comprendre et détecter l'autisme chez les jeunes enfants. En continuant à explorer et à développer ces méthodes, nous pourrions potentiellement améliorer la détection précoce et les résultats pour les enfants atteints d'autisme et leurs familles.




SOURCES :

Krishnappa Babu, P.R., Aikat, V., Di Martino, J.M. et al. Blink rate and facial orientation reveal distinctive patterns of attentional engagement in autistic toddlers: a digital phenotyping approach. Sci Rep 13, 7158 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34293-7

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