Отслеживание взгляда и машинное обучение для оценки когнитивных нарушений у пациентов с постковидным синдромом

Почему ваши глаза могут выдавать сохраняющиеся «мозговые» эффекты COVID

У многих людей, выздоравливающих после COVID‑19, в течение месяцев сохраняются затуманенность сознания, плохая концентрация и замедленное мышление. Традиционные тесты памяти и внимания полезны, но они занимают много времени, зависят от языка и уровня образования и требуют обученных специалистов. В этом исследовании поставлен простой вопрос с большими последствиями: может ли быстрая камера‑основанная оценка того, как двигаются ваши глаза, когда вы смотрите на простые фигуры, помочь выявить тонкие нарушения мышления у людей с постковидным состоянием?

Смотрим на длительный COVID глазами

Исследователи сосредоточились на людях с постковидным состоянием — совокупности симптомов, таких как усталость, головные боли, одышка и когнитивные трудности, которые могут сохраняться месяцами после инфекции. Более 100 взрослых, перенесших COVID‑19 как минимум три месяца назад и у которых все еще были текущие симптомы, пришли в лабораторию для двух основных видов оценок. Во‑первых, обученные нейропсихологи измеряли их внимание, скорость обработки информации, ментальную гибкость и вербальную беглость с помощью стандартных бумажно‑карандашных тестов. Во‑вторых, участники сидели перед компьютером, пока высокоскоростная камера отслеживала крошечные движения их глаз и изменения размера зрачка, когда они фиксировали взгляд в одной точке, следили за движущимися целями и реагировали на кратковременные вспышки света.

Что движения глаз говорят о скорости мышления

Когда команда сравнила данные отслеживания взгляда с результатами когнитивных тестов, они обнаружили устойчивую закономерность: люди, чьи глаза более ровно следовали за целями и чья фиксация была более стабильной, как правило, лучше справлялись с заданиями, требующими быстрого и контролируемого мышления. Например, те, кто мог удерживать взгляд на кресте, несмотря на появление отвлекающих точек в других местах экрана, показывали лучшие результаты в классическом цвето‑словном тесте, который измеряет, как быстро человек может читать, называть цвета и противостоять отвлечению. Аналогично, участники, чьи глаза более точно отслеживали плавно движущуюся точку, особенно по волнообразной траектории, также лучше справлялись с тестами на ментальную гибкость и умение быстро извлекать слова из памяти.

Быстрые прыжки взгляда, изменения зрачка и скрытая мозговая работа

Не все движения глаз гладкие. Наши глаза также совершают быстрые скачки, называемые саккадами, чтобы навести в фокус новые объекты. В сложной версии этого задания добровольцам приходилось отводить взгляд от внезапно появившейся цели — движение, требующее сильного самоконтроля. В исследовании люди, у которых саккады в этом задании были менее точно направлены, в целом хуже справлялись с тестами рабочей памяти и торможения, что говорит о том, что те же мозговые системы, которые контролируют эти движения глаз, поддерживают и более высокие уровни мышления. Изменения размера зрачка, вызванные кратким световым стимулом, также давали подсказки: большая световая констрикция (сужение) обычно сопровождалась лучшими показателями рабочей памяти и ментальной гибкости, намекая на то, что базовые рефлексы глаза могут тонко отражать то, как мозг регулирует усилие и бдительность.

Группировка пациентов по «подписям» движений глаз

Затем исследователи использовали подход машинного обучения, называемый методом k‑means, чтобы посмотреть, выстраиваются ли многочисленные показатели отслеживания взгляда в естественные профили пациентов. После сжатия данных до нескольких сводных компонент они выделили три широких окуломоторных паттерна, варьирующих от относительно эффективного до менее эффективного контроля глаз. Участники из группы с наименее эффективными движениями глаз имели наиболее нестабильную фиксацию, менее точное отслеживание и меньшие ответы зрачка — и в среднем они набирали наименьшие баллы в нескольких тестах мышления, особенно в тех, которые затрагивают скорость обработки, сложное внимание и извлечение слов. Те, у кого контроль глаз был средним, показали средние когнитивные результаты, тогда как группа с наиболее благоприятными метриками взгляда в целом выступала лучше.

Что это значит для пациентов и клиник

Для людей, живущих с постковидным состоянием, эти результаты указывают на то, что короткая, не требующая языка сессия отслеживания взгляда однажды может помочь выявить тех, кто имеет повышенный риск тонких, но значимых трудностей с мышлением. Связи между поведением глаз и когницией были умеренными, а группы пациентов перекрывались, поэтому этот метод пока не готов заменить стандартное тестирование. Но поскольку отслеживание взгляда объективно, быстро и меньше зависит от образования или культуры, оно может стать полезным вспомогательным инструментом — помогая клиницистам решить, кому требуется дальнейшая оценка, и, возможно, в будущем отслеживать восстановление или ответ на лечение при длительном COVID и других заболеваниях мозга.

Цитирование: Goset, J., Ariza, M., Mestre, C. et al. Eye tracking and machine learning to assess cognitive impairment in post-COVID-19 patients. Sci Rep 16, 9637 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-34664-2

Ключевые слова: длительный COVID, когнитивные нарушения, отслеживание взгляда, машинное обучение, нейропсихология