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Détecter l’autisme précocement par vidéo

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Grâce à l’intelligence artificielle, une équipe de l’UNIGE a développé un dispositif pour détecter précocement le trouble du spectre autistique chez l’enfant.

Le trouble du spectre autistique touche un enfant sur 54 et est caractérisé par des difficultés dans les interactions sociales et par la présence de comportements répétitifs et des intérêts restreints. Bien que fréquent, ce trouble reste difficile à diagnostiquer avant l’âge de 5 ans. Pourtant, une prise en charge précoce permet de compenser ces difficultés grâce à un suivi particulier axé sur le développement des compétences péjorées par l’autisme.

C’est pourquoi une équipe interdisciplinaire de l’Université de Genève, dont fait partie Dr Thomas Maillart, Maître d'enseignement et de recherche à la GSEM, a développé un algorithme d’intelligence artificielle (IA) fondée sur l’analyse automatisée de vidéos, permettant d’étudier la communication non-verbale de l’enfant de manière anonyme et standardisée. Facile d’usage, cette technologie a correctement classifié dans 80% des cas de courtes vidéos montrant un enfant avec ou sans autisme de moins de 5 ans jouer avec un adulte. Un outil d’avenir pour le dépistage précoce du trouble autistique, à découvrir dans la revue Scientific Reports.

Durant trois ans, les scientifiques, soutenu-es par le PRN Synapsy et par la Fondation Pôle Autisme, ont développé cet algorithme qui vise à classifier des vidéos en se basant uniquement sur les mouvements de l’enfant lorsqu’il interagit avec une autre personne.

Cette analyse automatisée de vidéos offre un anonymat complet, les personnes filmées n’étant représentées que par des squelettes modélisés en bâtonnets de couleur. L'équipe a utilisé OpenPose, qui extrait les squelettes des personnes en mouvement dans une vidéo et permet l’analyse des gestes en ôtant toutes les caractéristiques qui pourraient être discriminantes (âge, sexe, décor, etc.), ne gardant que les relations dans l’espace et dans le temps.

> Lien vers le communiqué de presse de l’Université de Genève.

6 septembre 2021
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