نظام ذكاء اصطناعي جديد يرصد علامات الصدمة النفسية لدى الأطفال بدقة

طوّر فريق علمي في جامعة جنوب فلوريدا الأمريكية نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف مؤشرات اضطراب ما بعد الصدمة لدى الأطفال دون الحاجة إلى فحص تقليدي مباشر أو استجواب طويل، حيث يعتمد النظام على تتبع حركات الوجه الدقيقة أثناء جلسات التقييم النفسي مع الأطباء المختصين، وذلك بطريقة تراعي الخصوصية وتحافظ على هوية الطفل دون تسجيل مباشر للوجه أو الصوت.

ويهدف هذا التوجه إلى تذليل العقبات التي تواجه الأطباء والأخصائيين في تقييم الصحة النفسية للأطفال، خاصةً في المراحل العمرية المبكرة التي يصعب فيها على الطفل التعبير عن مشاعره أو شرح ما يمر به بشكل واضح.

إشارات دقيقة

قامت الدكتورة أليسون سالوم من كلية العمل الاجتماعي، بالتعاون مع الدكتور شون كانافان من كلية الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني، بقيادة هذا المشروع الذي استند إلى تحليل بيانات مأخوذة من جلسات علاج نفسي مسجلة مسبقًا، لكن دون الاحتفاظ بصور أو فيديوهات تحتوي على ملامح واضحة. 

ويعتمد النظام فقط على إشارات غير معرّفة مثل حركة العين، واتجاه الرأس، وانقباضات الفم، لتكوين نمط حركي يعكس الحالة النفسية للطفل.

وركزت الدراسة على أكثر من 18 جلسة شملت أكثر من 100 دقيقة من التفاعل لكل طفل، وتحليل ما يزيد عن 185 ألف إطار مرئي لكل مقطع. 

واستطاعت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التمييز بين الأطفال المصابين باضطراب ما بعد الصدمة وبين غيرهم من خلال هذه الحركات الدقيقة التي يصعب على العين البشرية ملاحظتها في كثير من الأحيان.

وأكد الفريق البحثي أن الأطفال كانوا أكثر تعبيرًا عن مشاعرهم أثناء التحدث مع الأخصائيين مقارنة بالمحادثات التي جرت مع أولياء الأمور، وهو ما يتفق مع دراسات نفسية سابقة تشير إلى أن الأطفال قد يتجنبون الإفصاح عن مشاعرهم الحقيقية أمام الوالدين لأسباب تتعلق بالخجل أو لتجنب الحديث عن مواقف مؤلمة.

خصوصية وأخلاقيات

يعتمد النظام على مبدأ الحفاظ على خصوصية الطفل عبر عدم تخزين الصور الأصلية أو الأصوات، بل على بيانات مشفرة وغير مرتبطة بالهوية، وهو ما أشار إليه الدكتور شون كانافان بقوله إن النظام لا يُحلل المقاطع المصورة كما هي، بل يركز فقط في المعلومات الهيكلية التي لا ترتبط بأي بيانات شخصية، مع مراعاة السياق الذي جرت فيه المقابلة.

وترى الدكتورة سالوم أن النظام يمثل دعمًا عمليًا للأطباء وليس بديلاً عنهم، خاصةً في البيئات التي تفتقر إلى أدوات تقييم دقيقة أو حيث يكون الوقت محدودًا. 

وأكدت أن تعبيرات الوجه لدى الأطفال تحمل دلالات عاطفية قوية حتى في غياب اللغة، مضيفة أن الذكاء الاصطناعي يساعد في تحويل هذه الإشارات الصامتة إلى مؤشرات قابلة للتحليل والتقييم.

خطوات مستقبلية

أظهرت النتائج الأولية دقة واعدة للنظام في التعرف إلى الاضطرابات النفسية، ويخطط الفريق لتوسيع نطاق التجارب لتشمل شرائح عمرية أوسع، وفئات ثقافية متنوعة، بهدف تطوير النظام ليكون أداة قابلة للتطبيق عالميًا، كما سيتم اختبار إمكانية استخدامه في الكشف عن حالات مثل الاكتئاب والقلق واضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.

وتشير التصريحات البحثية إلى أن هذه التقنية قد تُوظف لاحقًا في تقديم تغذية راجعة فورية للأطباء أثناء الجلسات، بما يقلل من الحاجة إلى عدد كبير من اللقاءات التقليدية، ويوفر دعمًا فعالًا في تحسين تشخيص الحالات في وقت مبكر.

وأكد الدكتور كانافان أن التحدي الأكبر كان يتمثل في الحصول على بيانات عالية الجودة دون المساس بخصوصية المشاركين، وهو ما نجح فيه الفريق عبر تطوير نموذج يعتمد على استخراج إشارات موثوقة دون الحاجة إلى استخدام المواد المصورة الأصلية.

ويأمل الفريق البحثي أن تشكل هذه الدراسة بداية لسلسلة من التطبيقات المستقبلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في رعاية الصحة النفسية للأطفال، خاصة في المجتمعات التي تعاني من نقص في عدد المختصين أو ضعف أدوات التقييم الحديثة.