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研究人员最新发现，眼球运动的变化可以用来检测多动症，有可能为更准确地诊断注意力问题提供一种方法。他们使用 VR 游戏、眼动追踪和机器学习来验证这一点，这些技术可能会被修改以评估其他疾病，如自闭症，并作为多动症疗的基础。
多动症是一种常见的注意力障碍，世界上大约 6% 的儿童患有多动症。尽管研究人员几十年来一直在寻找诊断多动症的方案，但多动症的诊断仍然基于问卷、访谈和主观观察。得出的结果可能是模棱两可的，标准的行为测试并不能揭示儿童真实的日常情况。
最近，由阿尔托大学、赫尔辛基大学和 Abo Akademi 大学的研究人员组成的团队开发了一款 VR 游戏《 EPELI 》，可用于通过模拟日常生活中的情况来评估儿童的多动症症状。
该团队在 VR 游戏中跟踪儿童的眼球运动，并使用机器学习来寻找多动症儿童的差异。这项新研究涉及 37 名被诊断患有多动症的儿童和 36 名对照组的儿童。孩子们根据被指示定位环境中的物体并通过注视该物体的方式来“射击”它们。
阿尔托大学博士研究员 Liya Merzon 表示：“我们跟踪了儿童在 VR 游戏中执行不同任务时的自然眼球运动，这被证明是检测多动症症状的有效方法。多动症儿童的目光在环境中的不同物体上停留的时间更长，他们的目光从一个地方跳到另一个地方的速度更快、更频繁。这可能表明视觉系统发育延迟，信息处理比其他孩子差。”
阿尔托学院研究员 Juha Salmitaival 解释说，这款游戏的部分优势在于它的激励价值。“这不仅仅是一项客观评估多动症症状的新技术。孩子们也发现这个游戏比标准的神经心理学测试更有趣。”
据了解，《 EPELI 》游戏开发由 Topi Siro 领导，他是阿尔托的校友，现在在 Peili Vision Oy 工作。除了评估症状外，游戏还可以用作多动症康复的辅助手段，该团队正在与奥卢大学的研究人员一起探索康复的可能性。
此外，研究人员已经确定了《 EPELI 》在评估日常挑战的各种困难方面的其他潜在应用。例如，它可以用来衡量自闭症患者活动计划和灵活性方面的问题。通过修改，这种方法也可用于评估语言问题、脑外伤、成人多动症、与脑瘫相关的症状，甚至随着年龄的增长记忆力下降等问题。
关键词： 阿尔托大学
