Aproximadamente 1 de cada 160 niños en todo el mundo tiene trastorno del espectro autista. En los Estados Unidos, la tasa es casi el triple, probablemente debido a diferencias de diagnóstico e informes. La discapacidad del desarrollo a menudo se caracteriza por desafíos sociales, emocionales y de comunicación. No es algo que pueda curarse, pero las intervenciones tempranas, como la terapia del habla y la conducta, pueden mejorar el desarrollo del niño.
Pero tales intervenciones basadas en humanos a menudo pueden ser costosas o requerir mucho tiempo; Se recomienda que muchos niños en el espectro tengan 20 horas de terapia a la semana. Las intervenciones tecnológicas tradicionales de talla única también pueden ser difíciles de diseñar; Los síntomas y los patrones de comportamiento varían ampliamente entre las personas afectadas.
Afortunadamente, el avance de los robots de asistencia social en los últimos años ha abierto una nueva y prometedora forma para que los pacientes autistas obtengan una atención más asequible y personalizada. En teoría, los robots en el hogar podrían ayudar a complementar a los terapeutas humanos al hacerse cargo de las actividades de entrenamiento más repetitivas, y la IA podría ayudar a individualizar la experiencia.
Ahora un nuevo estudio, publicado hoy en Science Robotics, ha dado un paso importante en el avance de la IA que impulsa a estos compañeros en el hogar. Maja J. Matarić y su equipo en la Universidad del Sur de California crearon un modelo de aprendizaje automático que utiliza datos de audio y video, como el diálogo y el contacto visual, a partir de las interacciones de los niños autistas con el robot para predecir si participan en un entrenamiento determinado. actividad. Si no lo están, la idea es que el robot podría reaccionar y volver a involucrarlos para mantener su atención en los ejercicios terapéuticos durante períodos de tiempo más largos. Durante las pruebas, el modelo alcanzó una precisión del 90% en la predicción del compromiso del niño, a pesar de los datos ruidosos y la alta variabilidad entre los participantes.
Es importante destacar que el estudio se realizó utilizando datos recopilados de robots que vivieron con los niños en sus hogares durante un período de un mes. Es parte de un iniciativa de investigación multianual que ha tratado de examinar el impacto y avanzar en las capacidades de estos compañeros en un entorno realista. En contraste, la mayoría de los otros estudios hasta la fecha se han limitado a escalas de tiempo cortas y configuraciones de laboratorio controladas debido a los procesos intensivos de aprobación y diseño requeridos para llevar dicha tecnología al hogar.
Se pidió a los participantes en el estudio que jugaran regularmente juegos de matemáticas con temas espaciales en la tableta con pantalla táctil adjunta de su compañero en el hogar. El robot luego proporcionó comentarios expresivos basados en el rendimiento y el juego personalizado al individuo a lo largo del tiempo a través de un algoritmo de aprendizaje de refuerzo.
Si bien el contenido del juego se centró en las matemáticas, el objetivo principal era enseñar a los niños habilidades sociales fundamentales a través de sus interacciones con el robot, como tomar turnos (¿es mi turno o el turno de hablar del robot?) Y el contacto visual ( ¿Debería mirar al robot cuando estoy hablando?). Con cada intervención, un terapeuta conductual evaluó las habilidades sociales del niño antes y después, validando el enfoque para mejorarlas.
"Los niños necesitan aprender en un entorno social", dice Matarić. “Pero para los niños con autismo, no practican lo suficiente con eso. Por eso es importante el robot ". Muchos de los niños aprendieron a involucrarse con el robot como amigo con el tiempo, y mejoraron su empatía hacia otros compañeros. Muchos también incorporaron el robot a sus círculos sociales familiares y también se involucraron más con sus hermanos y padres, validando la premisa de que los robots pueden mejorar en lugar de reemplazar las relaciones existentes. Estos hallazgos fueron publicados en un trabajo anterior.
El ambiente en el hogar resultó más desafiante de lo que los investigadores anticiparon originalmente. Los participantes a veces dañan accidentalmente el robot o mueven la cámara, lo que hace que los datos recopilados sean inconsistentes y ruidosos. A menudo, los hermanos de los niños autistas también querían jugar los juegos ellos mismos, agregando más complejidad al análisis. Pero el entorno realista también les dio a los investigadores una comprensión más holística de cómo diseñar los robots para que sean más efectivos. Descubrieron, por ejemplo, que todos los niños disminuyeron su compromiso con el robot con el tiempo, lo que finalmente motivó el último estudio de Science Robotics.
"Esto ayuda a fundamentar el uso positivo de los robots socialmente interactivos para niños con necesidades especiales", dice Ayanna Howard, profesora de Georgia Tech que también estudia los efectos terapéuticos de los robots para niños autistas.
El equipo de Matarić también está analizando la cantidad mínima de datos necesarios para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático del robot, a fin de proteger la privacidad. La esperanza es que estos robots de asistencia social se conviertan en compañeros terapéuticos personalizados y asequibles para niños autistas, lo que les permitirá recibir una atención más integral y mejorar su desarrollo.
