Khung Theo dõi Mắt Tiên tiến cho Rối loạn Phổ Tự kỷ (ASD):
Trích xuất Tự động Dấu ấn Sinh học và Tối ưu hóa Can thiệp.

Bối cảnh Lâm sàng

• Rối loạn Phổ Tự kỷ (ASD) được đặc trưng bởi sự khiếm khuyết dai dẳng trong giao tiếp và tương tác xã hội.
• Khoảng 25-35% trẻ em được chẩn đoán mắc bệnh không phát triển được ngôn ngữ nói.
• Khiếm khuyết trong giao tiếp chức năng tạo ra rào cản lớn, đòi hỏi các chiến lược trị liệu mạnh mẽ.
• Các vấn đề liên quan: Sự gia tăng chẩn đoán đặt ra áp lực lớn lên hệ thống y tế, giáo dục đặc biệt, đồng thời đòi hỏi sự hỗ trợ lâu dài và phân bổ nguồn lực công bằng.

Khó khăn trong Phân tích

• Phân tích dữ liệu ET trên các kích thích video động đòi hỏi phải xác định liên tục Vùng Quan tâm (AOI) theo từng khung hình.
• Gán nhãn hộp giới hạn thủ công cực kỳ tốn kém: cần từ 30 đến 60 phút lao động của con người chỉ cho 1 phút video.
• Sự chênh lệch này giới hạn các nhà nghiên cứu ở quy mô mẫu nhỏ, làm giảm sức mạnh thống kê cần thiết để thiết lập các dấu ấn sinh học chẩn đoán.

Các Giả thuyết Nhận thức Ẩn giấu

• Ánh nhìn không điển hình ở trẻ ASD không phải là sự thiếu hụt ngẫu nhiên, mà phản ánh các chiến lược nhận thức chủ động để thích nghi với thế giới.
• Thuyết Siêu hệ thống hóa: Não bộ tự kỷ bị thu hút bởi các quy luật máy móc (tất định, dễ dự đoán) hơn là các tương tác xã hội (ngẫu nhiên, khó đoán).
• Sự không dung nạp Lỗi dự đoán (HIPPE): Trẻ ASD có xu hướng lảng tránh các kích thích bất ngờ, hỗn loạn để bảo vệ não bộ khỏi tình trạng quá tải thông tin cảm giác.

Từ Phản xạ đến Tự nguyện

• Sự chú ý thị giác ban đầu ở trẻ sơ sinh được kiểm soát chủ yếu bởi cơ chế phản xạ dưới vỏ não (subcortical).
• Trong khoảng thời gian từ 2 đến 6 tháng tuổi, hệ thống thần kinh có sự chuyển giao quyền kiểm soát hướng lên vỏ não (cortical) để đánh giá thông tin tự nguyện và tinh vi hơn.

Sự Phân kỳ Chủ động

• Trẻ sơ sinh sau này mắc ASD ban đầu có định hướng xã hội nguyên vẹn (nhìn vào mắt người khác bình thường ở tháng thứ 2).
• Tuy nhiên, khi vỏ não bắt đầu tiếp quản, các em cho thấy sự sụt giảm dần trong giao tiếp mắt (từ tháng thứ 2 đến tháng 24).
• Điều này chứng tỏ đây là một sự phân kỳ chủ động trong cách bộ não diễn dịch thông tin, không phải do khiếm khuyết sinh lý bẩm sinh.

Quá tải & Lảng tránh (Trẻ ASD)

Bất ngờ bị xem là lỗi khổng lồ gây lo âu. Lảng tránh ánh nhìn là cách điều chỉnh cân bằng nội môi, hướng tới sự ổn định.

Sức mạnh Zero-Shot

• Mô hình Nền tảng: Huấn luyện trên hơn 1 tỷ mặt nạ (masks), loại bỏ sự cần thiết phải huấn luyện các mô hình tùy chỉnh (như YOLO) trên từng đồ chơi cụ thể.
• Theo dõi Tự động: Cung cấp khả năng phân vùng và bám sát đối tượng chính xác đến từng pixel trong video mà không cần tinh chỉnh.

Sự cần thiết của Tracking

• Xác định Vùng Quan tâm (AOI) trên video động không thể gán nhãn tĩnh như trên hình ảnh.
• Dữ liệu mắt (x,y) liên tục thay đổi ý nghĩa nếu không có công cụ tự động bám sát tọa độ vật thể theo từng khung hình.
• Q quy trình giải quyết dựa trên nguyên lý: "Nhắc (Prompt)" điểm ban đầu và "Theo dõi (Track)" sự dịch chuyển.

Vấn đề của Khung tĩnh

• Khi vật thể di chuyển nhanh trong video, hộp giới hạn (Bounding Box) của khung hình trước sẽ lập tức bị sai lệch (mất dấu).
• Giải pháp (Expansion): Tự động mở rộng biên của hộp giới hạn cũ thêm 10% đến 20% ở khung hình hiện tại. Điều này tạo ra một "mạng lưới an toàn" đảm bảo tóm gọn được vật thể dù nó đã dịch chuyển khỏi vị trí cũ.

Độ chính xác Cấp độ Pixel

• Hộp giới hạn mở rộng (ở bước 2) chứa rất nhiều nhiễu và phông nền không mong muốn.
• Quyền năng của SAM: Mô hình sẽ nhận hộp giới hạn này làm "Prompt" (gợi ý không gian). Bộ giải mã mặt nạ (Mask Decoder) của SAM ngay lập tức tự động loại bỏ phông nền.
• Kết quả (Shrink-to-fit): Tạo ra một mặt nạ (mask) ôm sát hoàn hảo từng đường cong và góc cạnh của vật thể thực tế, mang lại độ chính xác tuyệt đối cho việc phân tích điểm nhìn.

Tiền xử lý Tín hiệu Mắt (Gaze Data)

• Tọa độ thô: Chuyển động mắt được ghi lại liên tục dưới dạng tọa độ không gian và thời gian (x,y,t). Tín hiệu này thường chứa nhiều nhiễu do rung giật nhãn cầu.
• Bộ lọc Trung bình động: Sử dụng cửa sổ trượt (kích thước = 3) để làm mịn quỹ đạo, loại bỏ các can nhiễu vi mô (microsaccades).
• Nội suy Tuyến tính: Tự động phát hiện khoảng trống dữ liệu (do chớp mắt, chiếm ~2%) và nội suy nối liền quỹ đạo để bảo toàn tính liên tục của hành vi.

Sàng lọc Dựa trên Không gian & Thời gian

• Để xác định một "điểm nhìn tĩnh" (Fixation), thuật toán PeyeMMV sẽ đánh giá sự tụ tập của các tọa độ mắt.
• Ngưỡng không gian 2 bước: Điểm bắt đầu phải nằm trong vùng T₁ (cốt lõi). Các điểm sau được phép nới lỏng dao động trong vùng l₂ (dung sai).
• Ngưỡng thời gian: Ánh nhìn phải duy trì liên tục trong vùng này lớn hơn một khoảng Min_Duration (vd: 100ms) thì mới chính thức được xác nhận là một Fixation.

Tách biệt Saccade qua Vận tốc

• Dữ liệu không đáp ứng được ngưỡng thời gian của PeyeMMV (ánh nhìn lướt qua quá nhanh) sẽ được đưa vào thuật toán I-VT.
• Thuật toán I-VT (Velocity-Threshold): Tính toán vận tốc nhãn cầu (độ/giây) giữa các điểm liên tiếp.
• Nếu vận tốc vọt lên và vượt quá ngưỡng tĩnh (vd: 30°/s), điểm đó tự động được dán nhãn là một cú liếc mắt nhanh (Saccade). Điều này giúp hệ thống loại bỏ các đường quét không có chủ đích.

Sự Giao Thoa 2 Luồng Dữ Liệu

Chuyển Hóa Thành Y học Chẩn Đoán

• Sau khi các điểm nhìn đã được gắn nhãn (Hit) với đối tượng (AOI), chúng được tổng hợp thành các chỉ số (Biomarkers) đặc trưng.
• Time to First Fixation (TTFF): Đo lường tốc độ chú ý (thời gian từ lúc video bật đến lúc mắt nhìn vào vật thể đầu tiên).
• Tổng thời lượng (Dwell Time): Tổng thời gian lưu lại ánh nhìn trên vật thể.
• Số lần nhìn (Fixation Count): Tần suất quay lại nhìn vật thể.

Thiết lập Thực nghiệm

• Để đánh giá độ chính xác của luồng AI (SAM + PeyeMMV + Hit-Test), chúng tôi tiến hành kiểm thử trên tập dữ liệu video chuyển động thực tế.
• Nhãn tham chiếu (Ground-Truth): Con người gán nhãn thủ công mặt nạ từng vật thể trên 600 khung hình video một cách cực kỳ tỉ mỉ.
• Phép thử: Cho hệ thống chạy tự động hoàn toàn (Zero-Shot) trên cùng 600 khung hình đó và đo lường sự chênh lệch so với con người.

Chỉ số Intersection over Union

• IoU là thước đo chuẩn mực nhất để đánh giá các thuật toán phân vùng hình ảnh, tính bằng tỷ lệ giữa Phần Giao nhau (Overlap) chia cho Phần Hợp nhất (Union).
• Hệ thống AI đạt được Chỉ số IoU trung bình = 0.92 trên tổng số 600 khung hình được gán nhãn ground-truth.
• Một điểm số IoU > 0.9 chứng tỏ mặt nạ tự động do AI sinh ra gần như khớp hoàn hảo với phán đoán của mắt người.

Sức mạnh của Tự động hóa

• Trong nghiên cứu thực nghiệm lâm sàng với dữ liệu ánh nhìn lớn, việc gán nhãn thủ công video tạo ra một "nút thắt cổ chai" khổng lồ, giới hạn quy mô mẫu nghiên cứu.
• Khung AI tự động hóa của chúng tôi đã giảm 95% thời gian xử lý.
• Từ việc mất nhiều giờ đồng hồ thao tác tay thủ công cho một đoạn video ngắn, giờ đây hệ thống chỉ mất vài phút, mở ra khả năng triển khai sàng lọc diện rộng (Scalability).

Sự Mâu Thuẫn Chú Ý (Conflict of Interest)

• Thiết kế Kích thích: Sử dụng đồ chơi "Gấu bấm nút". Đồ chơi này đặt hai loại kích thích cạnh tranh trực tiếp với nhau trên cùng một khung hình.
• Nguyên nhân Công cụ (Mechanical): Nút bấm vật lý (Logic hệ thống, tất định).
• Hiệu ứng Xã hội (Social Reward): Khuôn mặt con gấu phát sáng và phát nhạc (Kích thích xã hội, cảm xúc).
• Giả thuyết: Trẻ Tự kỷ (ASD) sẽ bị thu hút bởi Nguyên nhân (bàn tay bấm nút), trong khi trẻ Điển hình (TD) sẽ hướng ánh nhìn vào Kết quả (khuôn mặt gấu).

Trình tự Thu thập Dữ liệu

• Mỗi thử nghiệm video kéo dài trung bình từ 8 đến 10 giây, được chia làm 3 giai đoạn rõ rệt để đo lường phản ứng thời gian thực.
• Giai đoạn 1 (T₁ - Baseline): Đồ chơi ở trạng thái tĩnh. Thu thập xu hướng chú ý tự nhiên ban đầu.
• Giai đoạn 2 (T₂ - Cause): Bàn tay người xuất hiện và thực hiện hành động ấn nút (Mechanical Action).
• Giai đoạn 3 (T₃ - Effect): Đồ chơi kích hoạt phần thưởng xã hội (Social Reward) kéo dài đến hết video.

Trích xuất Dữ liệu Định lượng

• Để đánh giá mức độ chú ý, mô hình SAM được ứng dụng để tạo ra hai Vùng Quan tâm (AOI) chạy theo từng khung hình động của video.
• AOI 1 (Khuôn mặt Gấu): Đại diện cho vùng phần thưởng xã hội.
• AOI 2 (Khu vực Nút bấm & Bàn tay): Đại diện cho hệ thống cơ học và hành động nguyên nhân.
• Hit-Test: Dữ liệu quỹ đạo mắt (Gaze) của người tham gia được nạp vào, chồng lên các AOI này để tự động tính toán Tổng thời lượng nhìn (Dwell Time) cho mỗi vùng.

Sự Chênh Lệch Định Hướng

• Nhóm tham gia TD đã dành ~70% thời gian nhìn cho chú gấu xã hội (Hiệu ứng Xã hội).
• Nhóm tham gia ASD hướng ~75% thời gian nhìn vào giao diện nút bấm cơ học (Nguyên nhân Công cụ).
• Kết luận: Điều này chứng minh rằng hệ thống chú ý của trẻ tự kỷ vẫn hoạt động hoàn hảo, nhưng có sự thiên vị có chọn lọc đối với các quy tắc tất định (Đầu vào → Đầu ra) thay vì các kích thích xã hội.

Sự Chuyển Đổi Entropy Cao

• Thiết kế Kích thích: Đồ chơi "Jack-in-the-Box". Quá trình chơi chuyển đổi đột ngột giữa sự lặp lại tất định và một sự kiện bất ngờ.
• Trạng thái Tĩnh (Quy luật): Hành động xoay tay quay và giai điệu hộp nhạc diễn ra đều đặn, dễ dự đoán (Entropy thấp).
• Trạng thái Động (Phá vỡ): Chú hề 3D bất ngờ bật nắp lao ra kèm theo âm thanh lớn (Entropy cao, Lỗi dự đoán lớn).
• Giả thuyết: Nhóm ASD sẽ cảm thấy quá tải (HIPPE) khi khuôn mặt 3D bật ra và sẽ lảng tránh ánh nhìn sang các họa tiết 2D tĩnh để tự xoa dịu.

Trục Thời gian (Timeline)

• Giai đoạn 1 (T₁ - Baseline): Âm thanh hộp nhạc tít tít, hình vẽ không đổi. Vùng Dự đoán thành công hoàn hảo.
• Giai đoạn 2 (T₂ - Bất ngờ): Chú hề phóng ra. Thông tin thay đổi đột biến. Tạo ra Đỉnh Entropy (Lỗi Dự đoán).
• Giai đoạn 3 (T₃ - Phục hồi): Đồ chơi dừng hẳn. Não bộ xử lý dư chấn sự kiện.

Truy vết Phản ứng tại Thời điểm T₂

• Hệ thống SAM tự động tạo ra: AOI 1 (Khuôn mặt 3D động) đại diện cho sự bất ngờ, và AOI 2 (Hình vẽ 2D trên hộp) đại diện cho sự an toàn, có tính tĩnh.
• Phát hiện: Nhóm TD bị thu hút ngay vào khuôn mặt 3D. Nhóm ASD lập tức liếc mắt (Saccade) bỏ chạy xuống phần dưới của hộp để duy trì sự cân bằng nội môi.

Xóa bỏ Lầm tưởng "Sợ Khuôn mặt"

• Trẻ Điển hình (TD) hướng ~85% thời lượng nhìn vào khuôn mặt 3D bật ra.
• Trẻ Tự kỷ (ASD) hoàn toàn lảng tránh nhân vật 3D, dành ~75% thời lượng nhìn khóa chặt vào bức vẽ khuôn mặt 2D tĩnh lặng bên sườn hộp.
• Kết luận: Trẻ ASD không phải "sợ khuôn mặt con người", mà các em ác cảm với các chuyển động không thể dự đoán (Entropy cao).

Sức mạnh của Dấu ấn Sinh học

• Dữ liệu không chỉ dừng lại ở phân tích thống kê. Các chỉ số Biomarkers (TTFF, Dwell Time, Fixation Count) từ 12 loại kích thích được đưa vào huấn luyện mô hình Máy véc-tơ hỗ trợ (SVM).
• Mục tiêu là tạo ra một công cụ hỗ trợ y tế có khả năng tự động phân biệt nhóm ASD với trẻ phát triển điển hình (TD) chỉ thông qua phân tích dữ liệu ánh nhìn khách quan.
• Hiệu suất Mô hình: Đạt độ chính xác tổng thể 90.91%, chứng minh tính khả thi của việc dùng Eye-tracking làm công cụ chẩn đoán không xâm lấn.

Vòng lặp Mở & Nút thắt Chủ quan

• Các phương pháp can thiệp chuẩn vàng tuân theo quy trình 5 giai đoạn nghiêm ngặt: (1) Đánh giá → (2) Lập KH → (3) Triển khai → (4) Giám sát → (5) Điều chỉnh.
• Nút thắt cổ chai: Giai đoạn (4) phụ thuộc hoàn toàn vào quan sát mắt thường và trí nhớ của nhà trị liệu, khiến thông tin dễ bị sai lệch.
• Hệ quả (Độ trễ): Vòng lặp từ (5) quay về (2) bị đứt gãy. Sự điều chỉnh Kế hoạch không diễn ra ngay lập tức mà bị trì hoãn sang phiên trị liệu của ngày hôm sau.

Can Thiệp Tức Thì (Real-Time)

• Quy trình vẫn bám sát 5 bước nền tảng, nhưng thay đổi hoàn toàn phương thức vận hành ở Bước 4 và vòng lặp 5 → 2.
• Bước (4) Khách quan hóa: Eye-tracker (90Hz) liên tục số hóa hành vi mắt, loại bỏ hoàn toàn cảm tính và độ trễ của mắt người.
• Khép kín Vòng lặp (5 → 2): Hệ thống AI phân tích dữ liệu và tự động điều chỉnh Kế hoạch (Bước 2) để thay đổi UI chỉ trong vài mili-giây. Can thiệp được thực thi ngay trong khi trẻ đang học.

Vòng lặp Thời gian thực AI + ET

Kiến trúc Ánh xạ Logic

• RBS đóng vai trò là "Bộ não" trung tâm, thực hiện việc ánh xạ các thay đổi trong Dấu ấn sinh học ET thành các chẩn đoán hành vi lâm sàng thông qua Logic có điều kiện.
• Input (Giả thuyết): Hệ thống tiếp nhận sự biến thiên của nhiều chỉ số cùng lúc (VD: Số lần liếc mắt tăng cao, Thời lượng nhìn trung bình giảm mạnh).
• Dynamic Hypothesis Match: Động cơ suy luận so khớp mẫu (pattern matching) với thư viện quy tắc (Stored Rules List). Nếu khớp 100%, hệ thống tự động xuất ra đề xuất can thiệp UI phù hợp.

Từ Quyết định (AI) đến Giao diện (UI)

• Dựa trên đầu ra của hệ thống RBS (từ Slide 39), UI sẽ tự động thay đổi theo 2 chiến lược cốt lõi để thao túng ánh nhìn của trẻ.
• Chiến lược 1 - Thích nghi (Adaptation): Dành cho trẻ thiếu tập trung. Hệ thống dời mục tiêu về đúng "Vùng nhìn ưu tiên" của trẻ, giúp tối đa hóa khả năng giao tiếp mắt và xây dựng sự tự tin.
• Chiến lược 2 - Mở rộng (Remediation): Dành cho trẻ bị kẹt ánh nhìn (Đường hầm chú ý). Đặt mục tiêu ở ngoại vi kèm hiệu ứng nhấp nháy, ép buộc trẻ phải liếc mắt (Saccade) để phá vỡ thói quen cũ.

Phân tích Baseline (Trẻ 1)

• Đặc điểm quan sát: Trẻ 1 (5 tuổi) tham gia bài tập PECS Giai đoạn 3 (Phân biệt tranh). Chỉ số nền (Bảng 1) ghi nhận thời lượng nhìn trung bình là 1.8s/lần.
• Vấn đề "Thiên vị Trái": Theo Bảng 3, 66.67% ánh nhìn của trẻ bị kẹt ở góc trái màn hình. Sự thiếu hụt quét ngang khiến trẻ bỏ qua hoàn toàn các lựa chọn đúng nằm ở phía bên phải.
• Heatmap (fig8a): Hình ảnh bản đồ nhiệt xác nhận một "điểm mù" lớn bên phải màn hình, giới hạn số đối tượng trẻ khám phá được chỉ ở mức 3/6 (Bảng 2).

Chiến lược RBS & Kết quả (Lần 3)

• Áp dụng Chiến lược: Hệ thống tự động kích hoạt chế độ "Mở rộng" (Remediation). Các thẻ bài được đặt dồn sang phải kèm cảnh báo nhấp nháy, buộc trẻ phải thực hiện Saccade.
• Cân bằng Không gian (Bảng 3): Ánh nhìn dịch chuyển mạnh mẽ. Ở Lần 3, tỷ lệ nhìn Trái/Phải đạt mức cân bằng 40/60, xóa bỏ hoàn toàn điểm mù bên phải.
• Phạm vi Khám phá (Bảng 2): Trẻ bao quát thành công 100% (6/6) các đối tượng trên màn hình (được minh họa qua đường nét đứt màu vàng trên biểu đồ).

Phân tích Baseline (Trẻ 2)

• Đặc điểm quan sát: Trẻ 2 tham gia bài test nhận thức chủ đề. Dữ liệu ET thô (Bảng 1) ghi nhận số lần cố định điểm nhìn thấp, chứng tỏ thiếu sự quét bao quát.
• Đường hầm Chú ý (Tunnel Vision): Bảng 5 cho thấy 100% ánh nhìn của trẻ bị "khóa chết" vào một đối tượng duy nhất ở giữa màn hình (Con Sư Tử), bỏ qua hoàn toàn các vùng khác.
• Scanpath (Quỹ đạo mắt): Hình ảnh quỹ đạo (cycle1b & cycle2a) thể hiện các điểm cố định chồng chéo lên nhau tại một vùng hẹp, không có sự dịch chuyển (Saccade) sang các vật thể vệ tinh.

Hiệu quả Mở rộng Thị giác (RBS)

• Can thiệp hệ thống: Nhận diện "Đường hầm chú ý", AI điều chỉnh giảm tải lượng đồ họa trên màn hình và kết hợp kích thích động ở ngoại vi.
• Hình ảnh Scanpath (cycle1c, cycle2b): Các nút giao ánh nhìn đã bung tỏa ra diện rộng, tạo thành một mạng lưới quét bao quát các tùy chọn thay vì chỉ co cụm 1 chỗ.
• Phân tích Dữ liệu (Bảng 4 & 5): Tỷ lệ nhìn vào vật thể trung tâm giảm mạnh để nhường chỗ cho vùng trái/phải. Số đối tượng được trẻ chủ động khám phá tăng lên mức 5/6 đối tượng.

Phân tích Baseline (Trẻ 3)

• Mục tiêu Can thiệp: Hoàn thiện PECS Giai đoạn 4, yêu cầu trẻ ghép câu theo trật tự tuyến tính: "Tôi" → "muốn" → "đồ vật".
• Vấn đề (Bảng 1): Trẻ 3 gặp khó khăn lớn trong việc xử lý thông tin tuần tự. Dữ liệu ET thô ghi nhận số lần cố định rất cao nhưng thời lượng nhìn lại cực ngắn, thể hiện sự bối rối.
• Scanpath (fig14a): Quỹ đạo ánh nhìn đan chéo, nhảy cóc (chaotic scanpath) giữa các thẻ từ mà không tuân theo trật tự cú pháp từ trái sang phải, dẫn đến nỗ lực giao tiếp thất bại.

Can Thiệp & Tổ chức Ánh nhìn (RBS)

• Can thiệp (Giàn giáo thị giác): Hệ thống làm mờ các thẻ chưa cần thiết, chỉ làm nổi bật (highlight) tuần tự thẻ "Tôi", rồi đến "Muốn", và cuối cùng là các "Đồ vật" để hướng dẫn thị giác.
• Hình ảnh Scanpath (fig14b): Kết quả tuyệt vời khi các điểm nhìn đã được sắp xếp thành một đường quét thẳng tắp (Linear Scanpath) từ trái sang phải.
• Phân tích Dữ liệu (Bảng 6): Tính chính xác trong việc lập câu hoàn chỉnh tăng vọt đạt mức tối đa. Thời gian để trẻ hình thành xong một câu giảm mạnh từ 28s xuống chưa đầy 9s.

Khung Đánh giá Kép (Comparative Validation)

• Để xác thực tính hiệu quả lâm sàng, kết quả can thiệp thực tế của hệ thống ET đã được đối chiếu trực tiếp với các định mức dự đoán (benchmarks).
• Hội đồng chuyên môn: Thiết lập bởi một nhóm gồm 31 chuyên gia trong lĩnh vực. Đánh giá trên tổng cộng 18 tiêu chí (6 tiêu chí cho mỗi trẻ).
• Hai chiều đánh giá cốt lõi:
• 1. Biên độ (Magnitude): Mức độ cải thiện kỹ năng ước tính có thể đạt được trong cửa sổ lâm sàng chuẩn (1-2 tháng) mà không có sự hỗ trợ của ET.
• 2. Tốc độ (Velocity): Thời gian dự kiến cần thiết để trẻ đạt được các mốc trị liệu cụ thể theo phương pháp chuẩn.

Giải mã "Hộp đen" Nhận thức

• Bằng cách ánh xạ dữ liệu thị giác thô thành các mục tiêu lâm sàng, hệ thống đã nhận diện thành công các rào cản vô hình như "Thiên vị trái" hay "Đường hầm chú ý" mà mắt thường không thể thấy.
• Chẩn đoán sinh học: Khi đưa các dấu ấn sinh học này (thời lượng, phân tán) vào mô hình Máy véc-tơ hỗ trợ (SVM), hệ thống đạt độ chính xác 90.91% trong việc nhận diện sớm cấu trúc nhận thức của trẻ ASD.

Vượt Dự Đoán Chuyên Gia

• Khung hướng dẫn dựa trên ET cho phép chuyên gia thực hiện tinh chỉnh lặp đi lặp lại (iterative adjustment) theo thời gian thực dựa trên dữ liệu sinh lý học.
• Kết quả: Quá trình này giúp gia tăng tốc độ thu nhận kỹ năng nhanh đến mức đánh bại dự đoán lâm sàng của hội đồng chuyên gia trong 83% tiêu chí. Độ trễ (latency) của quá trình học giảm thiểu tối đa.

Bối Cảnh & Tình Huống Thực Tế

Cơ sở khoa học: Trẻ ASD có xu hướng "siêu hệ thống hóa", thích các quy luật logic và lảng tránh sự khó đoán của cảm xúc con người.

Bối Cảnh & Tình Huống Thực Tế

Cơ sở khoa học: Sự ác cảm với Lỗi dự đoán (Prediction Error) khiến não bộ trẻ tự kỷ dễ bị quá tải trước các biến đổi đột ngột.

Bối Cảnh & Tình Huống Thực Tế

Cơ sở khoa học: Trẻ thường bị kẹt ánh nhìn ở một góc cố định (VD: góc trái), khiến trẻ phớt lờ hoàn toàn các thông tin nằm ngoài "vùng an toàn" này.

Bối Cảnh & Tình Huống Thực Tế

Cơ sở khoa học: Khi đối diện với quá nhiều thông tin thị giác cùng lúc, não trẻ ASD bị "đóng băng" tạo ra đường hầm chú ý (nhìn đờ đẫn một điểm vô nghĩa).

Bối Cảnh & Tình Huống Thực Tế

Cơ sở khoa học: Khi ghép câu, trẻ thường bị rối loạn quỹ đạo nhìn (chaotic scanpath), không biết phải bắt đầu nhìn từ đâu dẫn đến việc ghép sai thứ tự từ vựng.

Bối Cảnh & Tình Huống Thực Tế

Cơ sở khoa học: Trẻ tự kỷ thường thiếu sự "chú ý chung" (Joint Attention). Trẻ có thể thực hiện hành động bằng tay (như đưa thẻ hoặc giật đồ) nhưng mắt lại đang nhìn lơ đãng đi chỗ khác.