通过机器人的眼睛看:在开发自闭症机器人查技术的横截面探索性研究
Wing-Chee So1, Elsa Wong2, Wingo Ng2
1Department of Educational Psychology, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong.
概括
这项研究表明,社交机器人可以通过跟踪儿童的眼神来选自闭症. 人类机器人在检测3-8岁儿童的异常眼睛模式方面表现出高准确度.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 发展心理学 发展心理学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 自闭症谱系障碍 (ASD) 查工具需要开发以提高可扩展性和可靠性.
- 社会机器人为行为评估提供了新的技术方法.
研究的目的:
- 开发和验证基于社交机器人的自闭症查工具.
- 评估HUMANE机器人在检测自闭症的目光模式方面的有效性.
主要方法:
- 一项探索性,横截面的病例控制研究,涉及199名3-8岁儿童.
- 利用带有计算机视觉的HUMANE社会机器人来检测眼睛的凝视方向.
- 将机器人眼睛的目光检测与人类评分器以及自闭症谱系系数 (ASQ) 作为参考标准进行了比较.
主要成果:
- 在人类评分器和HUMANE机器人之间,评分器间的可靠性很好 (0.90).
- 对于机器人的选指数测试,高灵敏度 (≥0.88) 和特异性 (≥0.88).
- 诊断几率比率超过190,表明具有强大的预测价值.
结论:
- 社交机器人可以可靠地检测儿童的非典型眼睛凝视模式.
- 人类机器人显示出作为自闭症查可扩展工具的巨大潜力.
- 未来的研究可以探索将社交机器人集成到早期自闭症检测途径中.
