Vědci z Northeastern University vynalezli nositelný senzor, který tři minuty předtím varuje pečovatele autistické dítě má agresivní tání. Ačkoli je senzor stále v rané fázi, technologie by jednoho dne mohla zaplnit důležitou mezeru pro rodiče autistických dětí. Protože lidé s autismem často nedokážou vyjádřit, jak se cítí slovy nebo mimikou, pečovatelé mohou být ponecháni hádat o rostoucím napětí svých svěřenců. Tragickým výsledkem je, že mnoho rodičů autistické děti strach opustit domov se svými nepředvídatelnými dětmi v závěsu – nebo se tomu úplně vyhnout.
„Zjistili jsme, že pokud použijeme poslední tři minuty fyziologických dat, můžeme předpovědět, zda se tato osoba bude chovat agresivně po jedné minutě s průměrnou přesností 84 procent,“ řekl Matthew Goodwin, behaviorální vědec z Northeastern University, který si senzor, v tiskové zprávě.
Goodwin a kolegové navrhli senzor poté, co pozorovali, jak malý vzorek 20 autistických dětí prožívá změny jejich srdeční frekvence, teplot a pohybů v okamžicích vedoucích k zdánlivě nepředvídatelným výbuchy. Poté vytvořili knihovnu výmluvných fyziologických příznaků, které se objevují předtím, než se autistické dítě stane agresivním. "Měli jsme 87 hodin pozorování pomocí této metody s 20 hospitalizovanými mladými lidmi s autismem, zachytili jsme 548 časově označených agresivních epizod s doprovodnými daty z biosenzorů," říká Goodwin.
Kromě poskytování systému včasného varování pro rodiče má Goodwin podezření, že tato technologie může poskytovatelům zdravotní péče pomoci vyvinout strategie pro autisty, které by mohli sami implementovat před výbuchem. Ale to všechno jsou dlouhodobé cíle. V současné době, říká Goodwin, algoritmus za nositelným senzorem se stále musí naučit zvláštnosti autističtějších dětí. Za tímto účelem ministerstvo obrany nedávno udělilo Goodwinovi tři roky financování na vývoj jeho senzoru.
V současné podobě Goodwin přirovnává svůj produkt k prvním iteracím Siri, která se musela naučit nuancím řeči každého uživatele, než se její software pro rozpoznávání jazyka správně rozjel. "V minulosti jste museli číst známé pasáže, aby se naučil, jak vyslovujete určitá slova," říká. „Jsme tady tak trochu na stejné lodi. Jak získáváme více dat od více lidí v delším časovém období, měli bychom mít větší datovou sadu, která bude fungovat s každým novým člověkem, který přijde.“
