导读 研究人员使用虚拟现实游戏、眼动追踪和机器学习来证明眼球运动的差异可用于检测多动症，这可能为更精确地诊断注意力缺陷提供一种工具。他们
研究人员使用虚拟现实游戏、眼动追踪和机器学习来证明眼球运动的差异可用于检测多动症，这可能为更精确地诊断注意力缺陷提供一种工具。他们的方法也可以用作 ADHD 治疗的基础，并进行一些修改，以评估其他疾病，如自闭症。
该研究发表在《科学报告》杂志上。
多动症是一种常见的注意力障碍，影响着世界上大约 6% 的儿童。尽管几十年来一直在寻找客观标志物，但 ADHD 的诊断仍然基于问卷调查、访谈和主观观察。结果可能是模棱两可的，标准的行为测试并不能揭示孩子们如何处理日常情况。最近，由阿尔托大学、赫尔辛基大学和 Åbo Akademi 大学的研究人员组成的团队开发了一款名为 EPELI 的虚拟现实游戏，可用于通过模拟日常生活中的情景来评估儿童的 ADHD 症状。
现在，该团队在虚拟现实游戏中追踪儿童的眼球运动，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 ADHD 的儿童和 36 名对照组儿童。孩子们玩了 EPELI 和第二个游戏，Shoot the Target，在这个游戏中，玩家被指示在环境中定位物体并通过注视它们来“射击”它们。
“我们跟踪了儿童在虚拟现实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，他们的目光跳跃得更快，阿尔托大学的博士研究员 Liya Merzon 说：“从一个点到另一个点的频率更高。这可能表明视觉系统发育延迟，信息处理能力较其他儿童差。”