Článek
Pomalé a obtížné čtení, neporozumění textu a často také komplikované vztahy s vrstevníky. Nejen s takovými problémy se obvykle potýkají lidé s dyslexií. Jde o většinou dědičnou specifickou poruchu učení, která jim bývá diagnostikována kolem osmého roku života. Tomu předchází poměrně obsáhlé vyšetření založené na interakci pracovníka pedagogicko-psychologické poradny s dítětem.
Diagnostici při vyšetření pracují se standardizovanými paper-pencil testy – ty však vůbec neřeší, proč přesně klient v textu, jehož četba je součástí vyšetření, chyboval. „Zarazil se kvůli tomu, že nedokáže nějaké slovo přečíst? Nebo proto, že je zmatený? To je vlastně velmi cenná informace, kterou diagnostik nemá jak zjistit,“ uvedla Nicol Dostálová s tím, že správná diagnóza konkrétního typu dyslexie zvyšuje pravděpodobnost, že se v budoucnu podaří zásadně zmírnit její projevy.
Pokud bychom u jakéhokoliv dítěte chtěli zjistit, jestli (ne)má dyslexii, AI model by to trefil s 90% úspěšností správně. To je v kontextu sociálního měření velmi vysoká hodnota.
Klíčem jsou pohyby očí
Tým Nicol Dostálové se tento stav proto zhruba před čtyřmi lety rozhodl změnit. Prvotním vodítkem pro něj byly zahraniční studie, z nichž vyplývá, že u dyslektiků a zdravých jedinců existují zřetelné rozdíly v pohybu očí. „Přivedlo nás to k myšlence využít při diagnostice dyslexie tzv. eye-tracker, což je zařízení schopné pomocí infračerveného záření, které se odráží od oka, dopočítat jeho přesnou polohu,“ vysvětlila.
V praxi to funguje tak, že diagnostik pacienta posadí před monitor vybavený tímto zařízením a to následně změří pohyb jeho očí při plnění zadaných úloh. Pacienti musí splnit tři úlohy, které odborníci vybrali s ohledem na dosavadní praxi českých pedagogicko-psychologických poraden. „Poměrně dlouho jsme nad tím přemýšleli a nakonec se rozhodli použít materiály, které jsou dnes k diagnostice dyslexie běžně používané. To znamená, že jsme obsahovou část rozdělili na verbální úlohy a úlohy založené na vizuálních podmětech,“ upřesnila Dostálová. Pacienti tak například nahlas čtou jednotlivé slabiky, souvislý text a rovněž text složený z nesmyslných slov a frází. Jejich úkolem je vše zvládnout co nejpřirozeněji.
Tým Nicol Dostálové (vpravo) vycházel ze zahraničních studií, z nichž vyplývá, že u dyslektiků a zdravých jedinců existují zřetelné rozdíly v pohybu očí.
Sedm desítek dobrovolníků
Se správnou interpretací získaných dat pomáhají speciálně vytrénované neuronové sítě. K tomu výzkumníci využili data od zhruba sedmi desítek dobrovolníků z řad dyslektiků i zdravých jedinců. Na jejich základě dokážou neuronové sítě až s 90% úspěšností určit, jestli záznam pohybu očí pochází od pacienta s dyslexií. „Jinými slovy, pokud bychom u jakéhokoliv dítěte chtěli zjistit, jestli (ne)má dyslexii, AI model by to trefil s 90% úspěšností správně. To je v kontextu sociálního měření velmi vysoká hodnota,“ upřesnila Dostálová.
Ačkoli dosavadní výsledky výzkumu vypadají slibně, na širší implementaci v praxi metoda zatím čeká. „Naším cílem je, aby diagnostici byli schopní metodu co nejsnadněji implementovat do své praxe. Proto jsme pro ně například připravili speciální manuály, i když si myslím, že spuštění aplikace je vlastně poměrně jednoduché,“ říká Dostálová. Jistým problémem podle ní mohou být pořizovací náklady eye-trackeru. Navzdory tomu však věří, že zařízení bude do několika let dostupné alespoň v poradnách, se kterými její tým dosud spolupracoval. „Mám pocit, že přijetí ze strany odborníků ze specializovaných poraden bylo přívětivé. Myslím, že metodu celkem vítají,“ dodala.
Hlavním řešitelem projektu, který podpořila Technologická agentura České republiky, byl Roman Švaříček. Eye-trackingová zařízení zapůjčil HUME Lab – Laboratoř pro experimentální humanitní vědy.
Článek vznikl pro web Filozofické fakulty Masarykovy univerzity a autorem je Patrik Švec.
