مجموعة بيانات متعددة الوسائط للتطبيقات العصبية والذكاء الاصطناعي

لماذا يهم هذا الأطفال الذين يواجهون صعوبة في التركيز

تعلم العديد من العائلات والمعلمون والأطباء مدى الصعوبة في التمييز بين قلق الطفل أو أحلام اليقظة كجزء من السلوك اليومي وبين كونه علامة على اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه (ADHD). لا تزال التشخيصات الحالية تعتمد إلى حد كبير على المقابلات والاستبانات، والتي قد تتأثر بالذاكرة أو التوقعات أو التوتر. تقدم هذه الدراسة مجموعة بيانات BALLADEER لمرضى ADHD، وهي مجموعة كبيرة ومفتوحة من قياسات الدماغ والجسم جُمعت بينما يلعب الأطفال والمراهقون ألعابًا تركز على الانتباه. صُممت لمساعدة الباحثين على بناء أدوات أكثر موضوعية لفهم وتشخيص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه — ومن خلال نهج شفاف وقابل للمشاركة على مستوى العالم.

من سلوك الفصل إلى إشارات الدماغ والجسم

يؤثر اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه على نحو طفل من كل عشرين تقريبًا في سن الدراسة، ويشكل كيفية انتباههم وضبط اندفاعاتهم وإدارة مستوى نشاطهم. ونظرًا لتداخل أعراضه مع حالات أخرى، قد يكون التشخيص صعبًا. على مدار عقود، اتجه العلماء إلى تسجيلات الدماغ وإشارات الجسم الأخرى للبحث عن دلائل بيولوجية أوضح. يمكن لنشاط كهربائي من فروة الرأس (EEG) أن يكشف أنماطًا مرتبطة بالانتباه؛ وتُظهر تتبعات العين أين ومتى يركز الطفل على التفاصيل المهمة؛ وتعكس تغييرات التوصيل الجلدي وإيقاع القلب التوتر والانتباه. ومع ذلك، استخدمت معظم الدراسات السابقة مجموعات بيانات صغيرة وخاصة لا يمكن فحصها أو إعادة استخدامها بحرية. ونتيجة لذلك، لم تُختبر العديد من النتائج الواعدة بشكل كافٍ أو تُحوّل إلى أدوات موثوقة للاستخدام اليومي.

بناء صورة غنية ومشتركة للانتباه

سعى مشروع BALLADEER إلى تغيير ذلك من خلال جمع مجموعة بيانات متعددة الوسائط — أي مجموعة من القياسات المنسقة من عدة مصادر في آن واحد. سجّل الفريق بيانات من 164 طفلاً ومراهقًا تتراوح أعمارهم بين 6 و18 سنة، شملوا 62 شخصًا لديهم تشخيص ADHD و102 دون تشخيص. خلال جلسات موزعة على يومين، أكمل المشاركون مجموعة من الاختبارات التقليدية الورقية والكتابية بالإضافة إلى مهام حاسوبية وواقع افتراضي تحاكي تحديات الانتباه اليومية. بينما كانوا يلعبون ويحلّون المشكلات، سجّل الباحثون النشاط الكهربائي للدماغ باستخدام خوذ EEG، وحركات العين باستخدام شريط تتبع عين مثبت أسفل الشاشة، وإشارات مثل معدل ضربات القلب والتوصيل الجلدي من جهاز معصمي. وُزّنت كل هذه البيانات بسجلات مفصلة لما يحدث على الشاشة ثانية بثانية.

ألعاب انتباه تبدو أقرب إلى اللعب منها إلى الاختبار

لجعل جمع البيانات ممتعًا وملائمًا للأطفال، صمم الفريق مهامًا أشبه بالألعاب. في «الحبل المشدود للانتباه» (Attention Slackline)، يراقب الأطفال أعلامًا على جبلين ويضغطون زرًا عندما تتطابق الأنماط؛ يُسجل نشاط الدماغ والنظر وإشارات القلب بشكل مستمر. في «روبوتات الانتباه» (Attention Robots)، يمسحون صفوف روبوتات كرتونية ويختارون فقط تلك ذات صفات محددة، بينما يسجّل النظام أي روبوت ينظرون إليه بالضبط. تقدم منصة تجارية تُدعى CogniFit مجموعة من التمارين القصيرة لاستقصاء الإدراك والتنسيق وحل المشكلات، ونظام واقع افتراضي اسمه Nesplora يضع الأطفال في فصل دراسي أو حوض أسماك محاكى لقياس مدى التزامهم بالتعليمات وسط مشتتات واقعية. تهدف هذه المهام مجتمعة إلى قياس الانتباه المستمر وضبط الاندفاعات والمرونة الذهنية — وهي المهارات التي غالبًا ما تكون تحديًا للأشخاص المصابين باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.

كيف تُلتقط البيانات وتُنظم

خلف الكواليس، بنى الباحثون نظام برامج وأجهزة مخصصًا لمزامنة كل جهاز. يبدأ خادم مركزي مبني على بايثون التسجيلات على خوذ EEG والأساور في اللحظة نفسها التي يبدأ فيها مستوى اللعبة وينتهي فيه. ترسل الألعاب رسائل مؤرخة زمنيًا كلما استجاب الطفل أو ظهر حدث مفتاح على الشاشة. تُخزن كل الإشارات الخام وسجلات الأحداث على محرك شبكة آمن بصيغ بسيطة وشائعة الاستخدام (CSV وJSON). يتضمن الهيكل المشترك مجلدات معنونة برقم تعريف مستخدم مجهول، والمهمة، والتاريخ، ونوع الجهاز، إلى جانب ملفات تصف عمر كل مشارك وجنسه وحالته بخصوص ADHD دون كشف هويته الشخصية. تجنّب المؤلفون عمدًا عمليات ما قبل المعالجة الثقيلة، حتى يتمكن علماء آخرون من تطبيق طرق التنظيف والتحليل الخاصة بهم.

نقاط القوة والتحفظات وما سيأتي لاحقًا

تتميز مجموعة بيانات BALLADEER بأنها تجمع عدة أنواع من القياسات المأخوذة في نفس الوقت في عينة كبيرة نسبيًا من الصغار، وهي متاحة تمامًا للتحميل والتحليل من قبل الآخرين. يجعل ذلك منها أرضية اختبار قيّمة لأساليب الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تحاول كشف أنماط مرتبطة باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أو اكتشاف «مؤشرات حيوية» رقمية قد تكمل الحكم السريري. في الوقت نفسه، يوضح المؤلفون حدودها: العينة جاءت من منطقة واحدة، ولم تُوسم الأنواع الفرعية لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه بشكل منهجي، والحجم لا يزال متواضعًا لتدريب نماذج تعلم عميق ضخمة جدًا. تحتوي بعض التسجيلات على ضوضاء متعلقة بالحركة، ولا توجد حالة منفصلة للحالة الراسية (resting state). بدلًا من إخفاء هذه المشكلات، وثق الفريق هذه القضايا حتى يتمكن المستخدمون من تصميم تحليلات دقيقة.

ماذا يعني هذا للعائلات والرعاية المستقبلية

بشكل يومي، لا تشخص هذه المجموعة أي طفل من تلقاء نفسها. بل تقدم للباحثين مجهرًا مشتركًا قويًا لدراسة كيفية ظهور صعوبات الانتباه في الدماغ والعين والجسم أثناء مهام تحاكي الواقع. مع مرور الوقت، قد تساعد الأعمال المبنية على BALLADEER الأطباء على الانتقال من القوائم والتقديرات الحدسية إلى مقاييس موضوعية تعتمد على البيانات. قد يؤدي ذلك إلى تحديد اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه بشكل أبكر وأكثر دقة، ومتابعة أفضل لاستجابة الأطفال للعلاج، وقرارات أكثر إنصافًا في المدارس والعيادات. من خلال تحويل أنشطة شبيهة باللعب إلى قياسات دقيقة ومشاركة هذه البيانات علنًا، تمهد الدراسة الطريق لجيل جديد من الدعم المبني على العلم للأطفال الذين يواجهون صعوبة في التركيز.

الاستشهاد: Trujillo, J., Ferrer-Cascales, R., Teruel, M.A. et al. A Multimodal Dataset for Neurophysiological and AI Applications. Sci Data 13, 436 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06758-7

الكلمات المفتاحية: اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه, تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG), تتبع العين, إشارات فسيولوجية, تعلم الآلة