使用面对面移动技术在典型发育的希腊儿童中自动检测神经发育障碍:随机对照试验
Eugenia I Toki1,2, Victoria Zakopoulou1, Giorgos Tatsis1
1Department of Speech and Language Therapy, School of Health Sciences, University of Ioannina, Ioannina, Greece.
JMIR formative research
|October 11, 2024
概括
严的游戏显示了儿童神经发育障碍 (NDs) 的早期检测的希望. 这项研究使用移动游戏确定了关键的发育组件,有助于自动查和诊断.
科学领域:
- 儿科神经发育 儿童神经发育
- 数字卫生技术数字卫生技术
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 神经发育障碍 (NDs) 带来复杂的挑战,往往导致诊断延迟和错过干预机会.
- 早期发现对于有效的治疗和儿童的长期结果至关重要.
- 数字工具,特别是严的游戏,正在成为临床医生识别NDs的有价值的辅助工具.
研究的目的:
- 探索在典型发育的希腊儿童中自动移动检测NDs的核心原则.
- 在SmartSpeech项目中使用严游戏评估多个开发领域.
- 应用主要组件分析 (PCA) 来识别关键检测原则.
主要方法:
- 229名典型发育的儿童 (4-12岁) 参与了这项研究.
- 儿童在临床监督下使用了"Apsou"移动游戏,评估了18个发育领域.
- 主要组件分析 (PCA) 用于分析游戏交互数据.
主要成果:
- 为ND检测确定了五个主要组成部分,解释了~80%的数据变化.
- 关键的发展原则包括沟通,言语/语言,认知,感官和视觉空间技能.
- 这些发现支持自动ND检测的强大框架.
结论:
- 严的游戏是可行的和有效的早期ND检测.
- 识别的组件为开发用于ND查和诊断的先进机器学习应用程序提供了洞察力.
- 未来的研究应该验证不同人群中的发现,并整合额外的数据以提高准确性.
