Northeastern Üniversitesi'ndeki bilim adamları, bakıcıları üç dakika önce uyaran giyilebilir bir sensör icat etti. otistik bir çocuk agresif bir erime var. Sensör henüz ilk aşamalarında olmasına rağmen, teknoloji bir gün otistik çocukların ebeveynleri için önemli bir boşluğu doldurabilir. Çünkü otizmli insanlar genellikle kelimelerle veya yüz ifadeleriyle nasıl hissettiklerini ifade edemezler, bakıcılar suçlamalarının artan gerilimlerini tahmin etmeye bırakılabilir. Trajik sonuç, birçok ebeveynin otistik çocuklar Öngörülemeyen çocuklarıyla birlikte evden ayrılmaktan korkmak ya da bundan tamamen kaçınmak.
"Fizyolojik verilerin son üç dakikasını kullanırsak, o kişinin olayda agresif davranıp davranmayacağını tahmin edebileceğimizi bulduk. sonraki bir dakika yüzde 84 ortalama doğrulukla," dedi Northeastern Üniversitesi'ndeki davranış bilimcisi Matthew Goodwin. sensör, bir basın bülteninde.
Goodwin ve meslektaşları, 20 otistik çocuğun küçük bir örneğinin nasıl deneyimlediğini gözlemledikten sonra sensörü tasarladı. kalp atış hızlarında, sıcaklıklarında ve hareketlerinde, görünüşte tahmin edilemez hale gelen anlardaki değişiklikler patlamalar. Daha sonra, otistik bir çocuk saldırgan hale gelmeden önce ortaya çıkan, fizyolojik belirtilerden oluşan bir kitaplık oluşturdular. Goodwin, "Yatarak tedavi gören 20 otizmli gençle bu yöntemi kullanarak 87 saatlik gözlem yaptık ve biyosensör verileriyle birlikte 548 zaman damgalı agresif bölüm yakaladık" diyor.
Goodwin, ebeveynler için erken uyarı sistemi sağlamanın ötesinde, teknolojinin sağlık hizmeti sağlayıcılarının otistik insanların bir patlamadan önce kendi başlarına uygulayabilecekleri stratejiler geliştirmesine yardımcı olabileceğinden şüpheleniyor. Ama bunların hepsi uzun vadeli hedefler. Goodwin, şimdilik, giyilebilir sensörün arkasındaki algoritmanın daha otistik çocukların tuhaflıklarını öğrenmesi gerektiğini söylüyor. Bu amaçla, Savunma Bakanlığı yakın zamanda Goodwin'e sensörünü geliştirmesi için üç yıllık fon sağladı.
Mevcut haliyle Goodwin, ürününü, dil tanıma yazılımı düzgün bir şekilde devreye girmeden önce her kullanıcının konuşmasının nüanslarını öğrenmek zorunda olan Siri'nin ilk yinelemelerine benzetiyor. “Eskiden, belirli kelimeleri nasıl telaffuz ettiğinizi öğrenebilmesi için bilinen pasajları okumanız gerekiyordu” diyor. "Burada bir nevi aynı gemideyiz. Daha uzun süreler boyunca daha fazla insandan daha fazla veri elde ettiğimiz için, gelen her yeni kişiyle çalışacak daha büyük bir veri setimiz olmalı.”
