Вчені з Північно-Східного університету винайшли носимий датчик, який попереджає опікунів за три хвилини до дитина-аутист має агресивний розпад. Хоча датчик все ще знаходиться на початковій стадії, технологія може одного дня заповнити важливу прогалину для батьків дітей-аутистів. Тому що людей з аутизмом часто не можуть висловити свої почуття словами чи виразом обличчя, тому вихователі можуть здогадуватися про зростання напруженості своїх підопічних. Трагічним результатом є те, що багато батьків о дітей-аутистів бояться йти з дому зі своїми непередбачуваними дітьми — або взагалі уникайте цього.
«Ми виявили, що якщо використати останні три хвилини фізіологічних даних, ми зможемо передбачити, чи буде ця людина поводитись агресивно в наступну одну хвилину із середньою точністю 84 відсотки», — сказав Метью Гудвін, вчений з поведінки з Північно-Східного університету, який задумав датчик, у прес-релізі.
Гудвін та його колеги розробили датчик після спостереження за невеликою вибіркою з 20 аутичних дітей зміни їх частоти серцевих скорочень, температури та рухів у моменти, що ведуть до, здавалося б, непередбачуваного спалахи. Потім вони створили бібліотеку яскравих фізіологічних ознак, які з’являються до того, як аутична дитина стане агресивною. «Ми провели 87 годин спостережень із використанням цього методу з 20 стаціонарними молодими людьми з аутизмом, зафіксувавши 548 агресивних епізодів із мітками часу з супровідними даними біосенсорів», — каже Гудвін.
Окрім системи раннього попередження для батьків, Гудвін підозрює, що ця технологія може допомогти медичним працівникам розробити стратегії для людей з аутизмом, які вони можуть реалізувати самостійно перед спалахом. Але це все довгострокові цілі. Наразі, за словами Гудвіна, алгоритм, що стоїть за датчиком, який можна носити, все ще повинен вивчати особливості дітей з аутизмом. З цією метою Міністерство оборони нещодавно присудило Гудвіну три роки фінансування для розробки його датчика.
У його нинішньому вигляді Гудвін порівнює свій продукт з першими ітераціями Siri, які повинні були вивчати нюанси мовлення кожного користувача, перш ніж програмне забезпечення для розпізнавання мови запрацювало належним чином. «Колись вам доводилося читати відомі уривки, щоб він міг дізнатися, як ви вимовляєте певні слова», — каже він. «Ми тут якось в одному човні. Оскільки ми отримуємо більше даних від більшої кількості людей протягом більш тривалого періоду часу, ми повинні мати більший набір даних, який буде працювати з будь-якою новою людиною, яка приходить».
