Учёные из Университета Бонна представили впечатляющее открытие: анализ движений глаз в виртуальной реальности позволил отличить взрослых с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) от здоровых людей с точностью до 81%. Причём именно данные айтрекера (устройства для отслеживания взгляда и управления компьютером с помощью глаз) оказались одним из ключевых факторов, обеспечивших высокий уровень точности, в то время как электроэнцефалограмма (ЭЭГ) не дала значимого вклада.
Как проходило исследование
Для эксперимента разработали виртуальную «аудиторию», где участники выполняли задание на устойчивость внимания. Виртуальная комната выглядела как реальное учебное пространство, где время от времени появлялись отвлекающие стимулы: движения, звуки, объекты.
В это время система фиксировала всё — от скорости реакции и количества ошибок до движений головы и направления взгляда. Айтрекер, встроенный в VR-шлем, регистрировал мельчайшие сдвиги фокуса, частоту фиксаций, микросаккады и моменты, когда участник «терял» точку внимания. Одновременно измерялась электрическая активность мозга (ЭЭГ), а также проводились короткие опросы в режиме реального времени о субъективном уровне невнимательности и импульсивности.
Кто участвовал
В исследовании приняли участие взрослые добровольцы — как с официально подтвержденным диагнозом СДВГ, так и здоровые участники контрольной группы. Диагноз СДВГ устанавливался по критериям DSM-5 после клинического интервью.
Часть испытуемых ранее получала лечение, но за двое суток до теста препараты отменяли, чтобы исключить влияние медикаментов. Всего выборка включала 86 человек, разделённых на обучающую (50 человек) и тестовую (36 человек) группы.
Что показали результаты
После сбора данных исследователи обучили модель машинного обучения и провели отбор признаков, чтобы выделить только наиболее информативные параметры. Оказалось, что из 11 лучших показателей для точной диагностики ни один не относился к данным ЭЭГ. Вместо этого решающими стали параметры, полученные с помощью айтрекинга — паттерны движений глаз, частота фиксаций и скорость переключения внимания. Эти показатели, в сочетании с поведенческими метриками и данными актографии (мелкие движения головы), обеспечили точность классификации 81% на независимой тестовой выборке — показатель, который ранее считался почти недостижимым при диагностике взрослых с СДВГ с помощью поведенческих тестов.
Другими словами, именно взгляд «выдал» расстройство: люди с СДВГ демонстрировали характерные, повторяющиеся схемы сканирования пространства — слишком частые или хаотичные микродвижения глаз, более частые отвлечения от центральной точки, а также трудности возвращения к фокусу после отвлечения.
Почему это важно
Айтрекинг дает возможность увидеть то, что невозможно уловить простым наблюдением. Поскольку СДВГ связан не только с импульсивностью, но и с нарушением распределения внимания, анализ движений глаз отражает работу когнитивных процессов в реальном времени — без субъективных опросов.
В отличие от традиционных методов, где пациент заполняет анкеты или выполняет искусственные тесты, VR-среда имитирует реальные отвлекающие условия, а айтрекинг показывает, как именно внимание «распадается» или концентрируется.
Исследователи отмечают, что это может стать основой для создания объективных инструментов диагностики — быстрых, неинвазивных и доступных.
Что дальше
Ученые подчеркивают, что результаты пока требуют подтверждения на более крупных выборках, однако потенциал очевиден: виртуальная диагностика с айтрекингом может стать новым стандартом в нейропсихиатрии. В будущем подобные технологии смогут не только диагностировать, но и отслеживать эффективность терапии — показывая, как меняется структура внимания пациента по «картам взгляда».
Читать исследование полностью.
Подобрать айтрекер: