يُعد تشخيص اضطراب ما بعد الصدمة (PTSD) لدى الأطفال تحديًا كبيرًا بسبب محدودية قدرتهم على التواصل وضعف وعيهم العاطفي، ولمواجهة هذه التحديات طوّر فريق بحثي في جامعة جنوب فلوريدا (University of South Florida) نظام ذكاء اصطناعي يحلل حركات وجه الطفل في أثناء المقابلات، للكشف عن أنماط تعبيرية مرتبطة بالاضطراب، مع الحفاظ على خصوصية المشاركين بالكامل.
كيف يعمل النظام؟
طوّر فريق بحثي نظام ذكاء اصطناعي يمكن أن يكون للأطباء أداة فعّالة من حيث التكلفة لتشخيص اضطراب ما بعد الصدمة لدى الأطفال والمراهقين، مع إمكانية تتبع تحسن حالتهم بمرور الوقت.
وتقود الفريق البحثي الدكتورة (Alison Salloum)، أستاذة في كلية العمل الاجتماعي في جامعة جنوب فلوريدا، والدكتور (Shaun Canavan)، أستاذ مشارك في كلية بيليني للذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني وعلوم الحاسوب.
لا يعتمد النظام على مقاطع الفيديو المُسجلة في أثناء إجراء المقابلات مع الأطفال كما هي، بل يعتمد على إشارات معينة في الوجه غير معرِّفة للهوية، مثل حركة العينين والفم ووضعية الرأس. ويضمن هذا النهج إخفاء أي بيانات قد تكشف عن هوية الطفل، مع التركيز فقط في الحركات الدقيقة لعضلات الوجه التي تعكس الحال العاطفية.
وأظهرت الدراسة الخاصة باختبار النظام، والمنشورة في مجلة Pattern Recognition Letters، أن الأطفال المصابين باضطراب ما بعد الصدمة أظهروا تعابير عاطفية مميزة يمكن رصدها بدقة. كما تبين أن هذه التعابير كانت أكثر وضوحًا في أثناء جلساتهم مع الأخصائيين مقارنةً بالجلسات التي يُجريها الوالدان، وهو ما يتفق مع الأبحاث النفسية التي تشير إلى ميل الأطفال إلى التعبير العاطفي أمام المختصين أكثر من الوالدين بسبب الخجل أو لتجنب مواجهة مشاعر مؤلمة.
وتقول الدكتورة Alison Salloum: “لاحظتُ خلال مقابلات الأطفال المصابين بصدمات نفسية أن وجوههم تكشف عن معاناتهم حتى عندما لا يتحدثون كثيرًا. ومن هنا جاءت فكرة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لرصد هذه الإشارات بطريقة علمية”.
وقال الدكتور Shaun Canavan: “ما يميز نظامنا أنه لا يستخدم الفيديو الخام إطلاقًا، بل يقتصر على بيانات حركات الوجه المجهولة الهوية، مع مراعاة كون الطفل يتحدث مع أحد والديه أو مع الأخصائي”.
نتائج الدراسة وتطبيقاتها المستقبلية
حلل الفريق البحثي بيانات مأخوذة من 18 جلسة، شملت أكثر من 100 دقيقة من الفيديو لكل طفل، وقرابة 185 ألف إطار لكل فيديو. واستطاعت خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد أنماط حركية دقيقة مرتبطة بالاضطراب.
ويأمل الباحثون توسيع نطاق الدراسة للتحقق من تأثير عوامل مثل العمر والجنس والخلفية الثقافية، خصوصًا لدى الأطفال الصغار السن الذين يعتمد تشخيصهم غالبًا على ملاحظات الأهل. كما يرون أن هذه التقنية يمكن أن تُستخدم مستقبلًا لتقديم تغذية راجعة فورية للأطباء خلال جلسات العلاج؛ مما يساعدهم في اتخاذ قرارات أدق وتحسين جودة الرعاية النفسية.
آفاق واعدة
مع أن النظام ما يزال في مراحله الأولى، فإن الفريق البحثي يرى أن تطبيقاته المُستقبلية ستكون واسعة النطاق. فغالبية الأطفال المشاركين في الدراسة كانوا يعانون حالات نفسية معقدة، مثل الاكتئاب أو اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أو القلق، وهو ما يجعل النظام مناسبًا لتشخيص حالات مختلفة بدقة عالية.
ويقول الدكتور Shaun Canavan: “إن الحصول على بيانات دقيقة وموثوقة من هذه الفئة العمرية أمر نادر، ونحن فخورون بأننا استطعنا تطوير نظام يلتزم بالمعايير الأخلاقية ويحافظ على خصوصية الأطفال. وإذا أثبت هذا النظام فعاليته في تجارب أكبر، فقد يُغيّر طريقة تشخيص اضطراب ما بعد الصدمة لدى الأطفال في المستقبل”.
وتقول الدكتورة Alison Salloum: “هذا هو المكان الذي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم فيه دعمًا مهمًا، ليس لاستبدال الأطباء، بل لتعزيز أدواتهم؛ إذ يمكن أن يُستخدم النظام مستقبلًا لتقديم تغذية راجعة فورية للأطباء في أثناء جلسات العلاج ومراقبة مدى التحسّن دون الحاجة إلى تكرار المقابلات المرهقة نفسيًا للطفل”.
نسخ الرابط تم نسخ الرابط
