العثور على الغابة داخل الأشجار: استخدام تعلّم الآلة وقياسات معرفية وإدراكية عبر الإنترنت للتنبؤ بتشخيص التوحد عند البالغين

لماذا من الصعب اكتشاف التوحد لدى البالغين

ينتظر كثير من البالغين المصابين بالتوحد سنوات أو حتى عقوداً قبل الحصول على تشخيص، ويرجع ذلك جزئياً إلى أن الأدوات المستخدمة لتحديد التوحد لدى البالغين غالباً ما تكون أدوات خشنة. قد تغفل الاستبانات القصيرة والمقابلات أشخاصاً تعلّموا "الاندماج" اجتماعياً، كما أنها عرضة للتحيّز والتخمين. تبحث هذه الدراسة فيما إذا كان نهج مختلف—اختبارات موضوعية عبر الإنترنت للوظائف الإدراكية والإدراكية مجتمعة مع تقنيات تعلّم آلة معاصرة—يمكن أن يحدّد بشكل أفضل من المرجح أن يكون مصاباً بالتوحد، وبطريقة قابلة للتطبيق على نطاق واسع عبر الإنترنت.

من الاختبارات البسيطة إلى الآثار الرقمية الغنية

يعتمد الفحص التقليدي للتوحد لدى البالغين بدرجة كبيرة على استمارات الإبلاغ الذاتي التي تسأل عن العادات والتفضيلات والتجارب الاجتماعية. قد تكون هذه مفيدة، لكنها أيضاً تعتمد على وعي الشخص بسلوكه والتوقعات الثقافية. اتبع مؤلفو هذه الورقة مساراً آخر. أعادوا استخدام بيانات من تجارب إلكترونية سابقة شارك فيها مئات من البالغين الهولنديين المصابين وغير المصابين بالتوحد وأكملوا مجموعة من المهام الحاسوبية. تناولت هذه المهام ثلاثة مجالات تختلف في كثير من الأحيان في التوحد: كيفية دمج الناس للمثيرات البصرية والسمعية، وكيف يتعرّفون على العواطف من الوجوه والأصوات، وكيف يخططون ويبدّلون ويكبحون الأفعال—وهو ما يُعرف بالوظائف التنفيذية.

قياس كيفية رؤية الناس وشعورهم وتفكيرهم

خلال هذه الدراسات، شاهد المشاركون واستمعوا إلى مقاطع قصيرة، وحددوا العواطف من صور الوجوه أو من نبرة الصوت، وأجروا ألعاب سرعة استجابة تقليدية تتطلب ردوداً سريعة أو كبحاً واعياً. بدلاً من التركيز فقط على ما إذا كانت الإجابات صحيحة أم خاطئة، استخرج الباحثون 54 مقياساً مفصلاً تصف كيفية أداء كل شخص. شملت هذه المقاييس مدى سرعة استجابتهم، وكيف تغيّرت دقتهم مع الوقت، وأنواع الأخطاء التي ارتكبوها، ومدى اتساق أدائهم عبر المحاولات. كما أُخذت في الحسبان العمر والجنس لمراعاة تأثيرهما المعروف على هذه القدرات بشكل عادل.

ترك تعلّم الآلة ليجد الأنماط

لتحليل هذه البيانات عالية الأبعاد، استخدم الفريق طريقة شائعة في تعلّم الآلة تُسمى الغابة العشوائية، التي تبني العديد من أشجار القرار وتجمع أصواتها. درّبوا النموذج ليميز بين البالغين المصابين وغير المصابين بالتوحد ثم اختبروا مدى قدرته على تصنيف أفراد جدد لم يرهم من قبل. حتى عندما جُمّعَت المجموعات بعناية وفق العمر والجنس—مما جعل المهمة أصعب—تمكن النموذج، باستخدام مقاييس الأداء فقط، من تحديد التوحد بشكل صحيح في نحو ثلاثة من كل أربعة حالات. حين أضاف الباحثون مكوّناً إضافياً واحداً—النتيجة الإجمالية من استبيان شائع الاستخدام للتوحد—قفزت دقة النموذج المجمّع إلى نحو 92 في المئة، مع قلة في عدد الحالات المتوترة المفقودة وقلة الإنذارات الكاذبة.

دلائل خفية في طريقة أداء المهام

من المثير للاهتمام أن نجاح النموذج لم يعتمد فقط على أكثر الفروقات وضوحاً بين المجموعتين. كانت أزمنة الاستجابة، لا سيما في مهام التعرّف على العواطف، مساهمات قوية، مما يعكس أعمالاً سابقة أظهرت أن البالغين المصابين بالتوحد غالباً ما يميّزون العواطف بدقة لكن بشكل أبطأ. لكن الخوارزمية اكتشفت أيضاً قيمة في مقاييس لم تختلف بمفردها بشكل كبير بين المجموعتين عند حساب المتوسط بالطريقة المعتادة. شملت هذه أنواعاً معينة من الأخطاء في مهام الكبح والذاكرة العاملة وتقلبات دقيقة في الأداء عبر الزمن. بعبارة أخرى، برزت فروق مرتبطة بالتوحد من مجموعة من السمات المتداخلة بدلاً من عجز واحد دراماتيكي، مما يؤكد أن "لحن" السلوك أهم من أي "نغمة" منفردة.

نحو دعم أسرع وأكثر عدلاً للبالغين

بالنسبة للقارئ العام، الرسالة الأساسية هي أن مهام قصيرة موضوعية عبر الإنترنت—مُدمجة بذكاء مع الاستبيانات القائمة—يمكن أن تقدّم صورة أكثر حدة عمن يحتمل أن يكون مصاباً بالتوحد مقارنة بالاستبيانات وحدها. تُظهر الدراسة أن تعلّم الآلة قادر على الكشف عن أنماط موثوقة في كيفية رؤية الناس وشعورهم وتفكيرهم، حتى عندما ترى الإحصاءات التقليدية فروقاً طفيفة فقط. وعلى الرغم من أن مثل هذه الأدوات لا يمكن ولا ينبغي أن تحل محل التقييم الإكلينيكي الكامل، فإنها قد تساعد في ترتيب أولويات البالغين للتقييمات في وقت مناسب، وتقلّل الاعتماد على الإبلاغ الذاتي المتحيّز، وتزوّد الأطباء بملف أغنى عن نقاط القوة والتحديات المعرفية. مع مزيد من التصحيح والاختبار في مجموعات أكثر تنوّعاً، قد يصبح هذا النوع من الفحص المتاح عبر الإنترنت عوناً هاماً لتقليص قوائم الانتظار الطويلة وتوفير الدعم الملائم للبالغين المصابين بالتوحد في وقت أبكر.

الاستشهاد: Van der Burg, E., Jertberg, R.M., Geurts, H.M. et al. Finding the forest in the trees: Using machine learning and online cognitive and perceptual measures to predict adult autism diagnosis. Transl Psychiatry 16, 129 (2026). https://doi.org/10.1038/s41398-026-03823-y

الكلمات المفتاحية: تشخيص التوحد عند البالغين, تعلّم الآلة, الاختبارات المعرفية عبر الإنترنت, التعرّف على العواطف, الوظائف التنفيذية