Une touche d'intelligence artificielle pour le diagnostic de l'autisme

La professeure Yeliz Yeşilada, enseignante en génie informatique au campus de l'ODTÜ en Chypre du Nord, a expliqué à un journaliste de l'AA qu'elle était retournée en RTCN en raison de son « amour pour l'île et sa famille » après avoir mené des travaux universitaires au Royaume-Uni pendant plus de 10 ans.

Expliquant qu'elle concentre ses recherches au sein du Laboratoire d'analyse et de modélisation de l'interaction, fondé sur le campus universitaire, sur l'interaction homme-machine et les applications de l'intelligence artificielle, Mme Yeşilada a indiqué qu'elle menait des travaux conjoints avec le groupe de recherche de l'Université de Manchester au Royaume-Uni.

LE MODÈLE ET LES TESTS PERMETTENT UN PRÉ-DIAGNOSTIC CHEZ LES PERSONNES AUTISTES

Soulignant qu'ils ont développé des algorithmes pour faciliter la lecture vocale des pages web via des technologies d'assistance, notamment pour les personnes malvoyantes, dans le cadre de leurs projets soutenus par le TÜBİTAK, Mme Yeşilada a expliqué qu'ils y utilisaient des technologies de suivi oculaire.

Indiquant qu'ils ont récemment mené un projet en collaboration avec les universités de Wolverhampton et de Manchester au Royaume-Uni visant à distinguer les personnes autistes à partir des données de suivi oculaire, Mme Yeşilada a poursuivi comme suit :

« Nous avons mesuré les données de suivi oculaire de deux groupes d'individus, autistes et non autistes. Ensuite, nous avons développé des modèles en utilisant l'intelligence artificielle. Nous avons cherché à répondre à la question : "Pouvons-nous distinguer une personne autiste avec de nouvelles données de suivi oculaire grâce à ces modèles ?" Au lieu d'utiliser un matériel spécial, nous avons essentiellement distingué s'ils étaient autistes ou non en nous basant sur leur interaction avec des pages web.

Nous développons actuellement les modèles et effectuons des tests. Nos travaux visent à établir un pré-diagnostic pour les personnes autistes. L'appareil de suivi oculaire que nous utilisons dans nos recherches envoie des signaux infrarouges vers l'œil et enregistre la réflexion qui en revient. Nous donnons aux individus, autistes ou non, des tâches spécifiques sur une page web, comme "Pouvez-vous lire la page ?" ou "Pouvez-vous trouver ceci pour nous sur la page ?". Pendant qu'ils effectuent ces tâches, nous enregistrons les données de suivi oculaire. Nous analysons ces données enregistrées de différentes manières. Nous traitons des données telles que l'endroit où ils regardent sur la page, la durée de leur regard, leur façon de naviguer, la manière dont ils effectuent les transitions entre les sections et comment ils se concentrent, en utilisant des approches statistiques. »

La professeure Yeşilada a déclaré qu'ils avaient mis en évidence diverses différences concernant les personnes autistes dans leurs travaux, ajoutant : « Nos résultats de recherche ont révélé que les personnes autistes se concentrent très peu sur certains points et naviguent beaucoup plus sur la page. Leurs durées de concentration sont très courtes. Les algorithmes d'apprentissage automatique fournissent ensuite automatiquement un résultat sous forme de pré-diagnostic sur le fait qu'un individu est autiste ou non, à partir de ses données de suivi oculaire. »

DES RECHERCHES SUR LES ENFANTS SONT ÉGALEMENT PRÉVUES

Indiquant qu'ils ont principalement mené leurs travaux sur des adultes, Mme Yeşilada a déclaré : « Nous voulons également travailler sur les enfants. Nous avons déposé une demande auprès du TÜBİTAK à ce sujet ; si elle est acceptée, nous travaillerons aussi avec des enfants. »

Précisant qu'elle travaille avec des étudiants en fin de cursus sur une application web capable d'établir un « diagnostic de l'autisme », Mme Yeşilada a déclaré : « Nous poursuivons nos efforts avec nos étudiants pour réaliser une application que les médecins pourraient utiliser en effectuant le suivi oculaire via un site web. »

Indiquant que leur objectif est également de développer des directives de conception web scientifiquement étayées pour les personnes autistes, Mme Yeşilada a ajouté : « Personnellement, je contribue à ces directives menées au niveau international. Malheureusement, les directives de conception web développées pour les personnes autistes ne sont pas soutenues par des approches scientifiques. Nous menons des travaux pour identifier scientifiquement les problèmes et développer des directives de conception web visant à les résoudre. »

La professeure Yeşilada a ajouté qu'ils avaient développé des modèles liés à cette étude et qu'ils les avaient annoncés au monde scientifique en publiant des articles internationaux.

Source de l'actualité: AA

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