La fréquence cardiaque comme indicateur de difficultés comportementales chez les enfants autistes

Cette étude a exploré l'utilisation de l'apprentissage automatique et de capteurs portables pour détecter les complications comportementales chez les enfants autistes lors de leurs interactions avec des robots et des jouets sociaux. Les participants portaient des dispositifs collectant des données physiologiques, notamment la fréquence cardiaque (FC) et la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC). Il a été constaté que les caractéristiques physiologiques, en particulier la FC, étaient les plus significatives pour prédire les complications comportementales.

Les comportements difficiles peuvent varier en fréquence, en intensité et en durée, ce qui rend la prévisibilité et la gestion proactive moins envisageables. Des recherches suggèrent que des changements physiologiques tels que la fréquence cardiaque et sa variabilité pourraient être des indicateurs de l'état émotionnel des enfants autistes, soulignant la nécessité d'utiliser la technologie pour surveiller ces changements.

L'étude a porté sur cinq garçons autistes, âgés de 7 à 10 ans, qui portaient des dispositifs Empatica E4 afin de recueillir des données sur leurs paramètres physiologiques. Au cours des séances, les enfants ont interagi avec des robots et des jouets sociaux, et leur comportement a été annoté pour mettre en évidence les comportements problématiques. Il est important de noter que les paramètres de fréquence cardiaque se sont révélés les plus importants pour prédire les comportements problématiques.

Les données montrent que les comportements difficiles s'accompagnent souvent d'une augmentation du stress, qui peut se traduire par des variations de la fréquence cardiaque. La variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) a également été identifiée comme un indicateur important de comportements difficiles. Ces études soulignent le potentiel des technologies connectées et de l'apprentissage automatique pour développer des systèmes d'alerte et d'intervention précoces.

L'utilisation de capteurs portables, combinée à des algorithmes d'apprentissage automatique, ouvre de nouvelles perspectives pour le suivi et la gestion des complications comportementales chez les enfants atteints de TSA. Ces technologies peuvent améliorer considérablement les résultats des séances thérapeutiques et la qualité de vie des enfants et de leurs familles.

Источник: https://www.mdpi.com/2218-6581/12/2/55