Znanstveniki z univerze Northeastern so izumili nosljiv senzor, ki opozori negovalce tri minute pred avtističen otrok ima agresiven razpad. Čeprav je senzor še vedno v zgodnji fazi, bi lahko tehnologija nekega dne zapolnila pomembno vrzel za starše avtističnih otrok. Ker ljudi z avtizmom pogosto ne morejo izraziti svojih občutkov z besedami ali mimiko, skrbnikom je morda prepuščeno, da ugibajo o naraščajoči napetosti svojih varovancev. Tragičen rezultat je, da mnogi starši avtistični otroci se bojijo oditi od doma s svojimi nepredvidljivimi otroki - ali pa se temu v celoti izogibajo.
»Ugotovili smo, da lahko, če uporabimo zadnje tri minute fizioloških podatkov, predvidimo, ali se bo ta oseba obnašala agresivno v naslednjo minuto s 84-odstotno povprečno natančnostjo,« je povedal Matthew Goodwin, vedenjski znanstvenik z univerze Northeastern, ki si je zamislil senzor, v sporočilu za javnost.
Goodwin in sodelavci so zasnovali senzor, potem ko so opazovali, kako je doživljal majhen vzorec 20 avtističnih otrok spremembe njihovega srčnega utripa, temperature in gibanja v trenutkih, ki vodijo do navidezno nepredvidljivih izbruhi. Nato so sestavili knjižnico fizioloških znakov, ki se pojavijo, preden avtističen otrok postane agresiven. "Imeli smo 87 ur opazovanj s to metodo z 20 bolnišničnimi mladimi z avtizmom, pri čemer smo zajeli 548 časovno označenih agresivnih epizod s spremljajočimi biosenzorskimi podatki," pravi Goodwin.
Poleg zagotavljanja sistema zgodnjega opozarjanja za starše Goodwin sumi, da bi tehnologija lahko pomagala ponudnikom zdravstvenih storitev razviti strategije za avtistične ljudi, ki jih bodo lahko izvajali sami pred izbruhom. Toda vse to so dolgoročni cilji. Za zdaj pravi Goodwin, da se mora algoritem za nosljivim senzorjem še vedno naučiti posebnosti bolj avtističnih otrok. V ta namen je ministrstvo za obrambo Goodwinu nedavno dodelilo tri leta financiranja za razvoj njegovega senzorja.
V svoji sedanji obliki Goodwin svoj izdelek primerja s prvimi iteracijami Siri, ki se je morala naučiti odtenkov govora vsakega uporabnika, preden se je pravilno zagnala programska oprema za prepoznavanje jezika. "Nekoč si moral prebrati znane odlomke, da bi se lahko naučil, kako izgovarjaš določene besede," pravi. »Tukaj sva nekako v istem čolnu. Ker v daljšem časovnem obdobju dobimo več podatkov od več ljudi, bi morali imeti večji nabor podatkov, ki bo deloval z vsako novo osebo, ki prihaja."
