Arab Educational Information Network

تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورا بارزا ومهما في تأهيل وتشخيص الأطفال المصابين باضطراب طيف التوحد، حيث هدفت هذه الدراسة إلى اجراء مراجعة منهجية للدراسات المنشورة في المجلات العلمية خلال الفترة من 2019 الى 2024 والتي ناقشت فاعلية تقنية تتبع العين في اكتشاف الأطفال ذوي اضطراب طيف التوحد للفئة العمرية من 2 إلى 12 سنة. تم إجراء استعراض منهجي لقواعد بيانات MEDLINE وEmbase و Scopus في أبريل 2024 حيث أظهرت النتائج فاعلية تقنية تتبع العين في اكتشاف الأطفال ذوي اضطراب طيف التوحد، حيث أن معظم الدراسات ن (24) توصلت إلى فاعلية تقنية تتبع العين في اكتشاف الأطفال ذوي اضطراب طيف التوحد وتراوحت عينة الدراسات بين 14 إلى 141 طفل. وتنوعت العينة بين أطفال ذوي اضطراب طيف التوحد من البيئات الأجنبية بنسبة 95,8 % ، بينما جاءت دراسة واحدة تم تطبيقها في بيئة عربية، وتتضح بشكل تفصيلي كالتالي: نسبة 100% ن (24) من الدراسات أثبتت فاعلية تقنية تتبع العين في اكتشاف الأطفال ذوي اضطراب طيف التوحد ولكن بدرجات مختلفة تراوحت بين 85% إلى 96%. ونسبة 4.16% من الدراسات ن (1) تم تطبيقها على أفراد عينة أعمارهم أقل من (6) سنوات ونسبة 54.16% من الدراسات ن (13) طبقت على عينة تراوحت أعمارهم بين (6-12) عام، ونسبة 41.66% من الدراسات ن (10) تم تطبيقها على أفراد عينة أعمارهم أقل من (12) سنة. كما تنوع أسلوب إثارة عين الطفل فمنها استخدم مقاطع فيديو، أو صفحات ويب، أو صور، أو مواقف اجتماعية، أو رسوم متحركة، واستخدمت 87.5% من الدراسات المنهج التجريبي وشبه التجريبي في منهج الدراسة، بينما استخدمت ن (3) دراسات المنهج المزجي بنسبة 12.5%. ومن التحليل السابق للدراسات يمكن تلخيص النتائج كالتالي: أظهرت النتائج إمكانية تحديد الأفراد ذوي اضطراب طيف التوحد بدقة عالية، خاصة في حالة الأطفال في سن ما قبل المدرسة باستخدام تقنية تتبع العين، وعلى الرغم من تلك النتائج ألا أنه لا يمكن الاعتماد على تلك النتائج بشكل مؤكد، حيث يوجد تباين بين الدراسات في طريقة تطبيق تقنية تتبع العين، كما أن حجم العينة المستخدم في معظم الدراسات صغير، كل ذلك يؤدي إلى عدم موثوقية النتائج، لذلك يجب إجراء دراسات مصممة ومنفذة بشكل جيد بتقارير شفافة وشاملة لتحديد النموذج الأمثل لاستخدام تقنية تتبع العين في اكتشاف أطفال طيف التوحد. (الملخص المنشور)

Artificial intelligence (AI) techniques play a prominent and crucial role in the rehabilitation and diagnosis of children with autism spectrum disorder (ASD). This study aimed to conduct a systematic review of studies published in scientific journals from 2019 to 2024 that discussed the effectiveness of eye-tracking technology in detecting children with ASD aged 2 to 12 years. A systematic review of MEDLINE, Embase, and Scopus databases was conducted in April 2024. The results demonstrated the effectiveness of eye-tracking technology in detecting children with ASD, with most studies (n=24) concluding its efficacy in early detection. The sample sizes ranged from 14 to 141 children, with 95.8% of the samples comprising children with ASD from foreign environments, while only one study was conducted in an Arabic setting. 100% of the studies (n=24) proved the effectiveness of eye-tracking technology in detecting children with ASD, albeit with varying degrees ranging from 85% to 96%. Additionally, 4.16% of the studies (n=1) were applied to individuals under 6 years old, 54.16% (n=13) to samples aged 6-12 years, and 41.66% (n=10) to individuals under 12 years old. The methods of stimulating the child's eye varied, including video clips, web pages, images, social situations, or animated cartoons. Furthermore, 87.5% of the studies employed experimental or quasi-experimental methodologies, while 12.5% (n=3) utilized a mixed-methods approach. The findings of this review demonstrated the possibility of accurately identifying individuals with ASD, particularly in the case of pre-school children, using eye-tracking technology. However, these results cannot be relied upon with certainty due to the discrepancies among studies in the application of eye-tracking technology and the small sample sizes used in most studies, leading to unreliable results. Therefore, well-designed and executed studies with transparent and comprehensive reports are necessary to determine the optimal model for using eye-tracking technology in detecting children with ASD. (Published abstract)