Ученые из Университетом Буффало выяснили, что анализ почерка с помощью ИИ может выявлять признаки дислексии и дисграфии на ранних стадиях. Эта разработка может существено облегчить диагностику нарушений такого рода, особенно в условиях нехватки специалистов — логопедов и эрготерапевтов, в задачи которых и входит выявление и лечение таких нарушений.
Как подчеркивает руководитель проекта, профессор Вени Говиндараджу, ранняя диагностика критически важна для того, чтобы ребенок получил необходимую помощь как можно скорее, до того, как трудности с чтением и письмом начнут сказываться на его обучении и социально-эмоциональном развитии. Поэтому основной целью команды стало сделать скрининг максимально доступным, быстрым и комплексным, что особенно важно для школ в регионах с ограниченными материальными ресурсами. ИИ может анализировать множество признаков одновременно и, таким образом, сократить нагрузку на и без того дефицитных специалистов.
Работа строится на многолетнем опыте ученых Буффало в сфере распознавания почерка. Еще десятилетия назад их разработки в этой области позволили автоматизировать сортировку почты в США. Теперь те же алгоритмы удалось приспособить для решения непростых медицинских и педагогических задач. В частности, новая система позволяет выявлять нарушения написания букв, проблемы с орфографией и структурой текста — характерные признаки дисграфии. При этом ученые надеются, что при расширении этого подхода можно будет проводить и диагностику дислексии, несмотря на то, что ее природа более сложная и связана в первую очередь с восприятием речи и чтения.
Одна из проблем, с которой столкнулись исследователи, — дефицит данных: примеров детского почерка, которые нужны для обучения нейросетей. Для ее решения команда собрала рукописные работы учеников начальных классов одной из школ Рено (штат Невада), как на бумаге, так и на планшетах. Данные были обезличены и собраны с соблюдением всех этических норм. Особое внимание уделили поведенческим признакам, для оценки которых специально разработали чек-лист из 17 пунктов, который фиксировал особенности поведения ребенка до, во время и после письма.
ИИ не просто распознает буквы и слова — он анализирует скорость письма, силу нажатия, движения пера или стилуса, а также визуальные характеристики текста, такие как размер и расстояние между буквами. Кроме того, система может преобразовать рукописный текст в печатный, чтобы выявить ошибки, перестановки букв и другие нарушения, связанные с грамматикой и словарным запасом. Все эти данные затем сводятся в единую оценку, которую ИИ выдает в удобной для специалистов форме.
Как подчеркивает соавтор исследования Суми Суреш, этот проект — яркий пример того, как технологии ИИ могут приносить реальную пользу обществу. Нейросети не заменяют людей, а помогают им эффективнее решать важные задачи. В будущем такие инструменты могут войти в арсенал школ и диагностических центров по всей стране, особенно в тех местах, где детям с речевыми и письменными нарушениями сложнее всего получить необходимую им помощь.
Ранее ученые выяснили, что дислексия и некоторые другие расстройства работы мозга связаны с доминирующей рукой.
