Baltimore/Philadelphia – Forschende des Kennedy Krieger Institute und der University of Pennsylvania haben ein KI-System entwickelt, das die Fähigkeit von Kindern, einfache Körperbewegungen nachzuahmen, anhand gewöhnlicher Videoaufnahmen misst. Das System namens CAMI-2DNet erkennt einen mit Autismus verbundenen Verhaltensmarker schnell und objektiv. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift IEEE Transactions on Biomedical Engineering veröffentlicht (DOI: 10.1109/TBME.2025.3637089).
Kinder mit Autismus ahmen Bewegungen oft anders nach als neurotypische Gleichaltrige. CAMI-2DNet verfolgt die Bewegungen eines Kindes, das einem Instruktor einfache Gesten nachmacht, vergleicht sie und erzeugt einen objektiven Score. Es benötigt nur eine Standardkamera und ersetzt aufwendige Motion-Capture-Systeme oder manuelle Auswertungen.
Das System ist nicht zur Diagnose von Autismus gedacht und ersetzt keine klinische Beurteilung. Es soll jedoch Untersuchungen ergänzen und Veränderungen im Zeitverlauf erfassen können. Ziel ist es, Barrieren für rechtzeitige und qualitativ hochwertige Einschätzungen zu senken. Leitautor ist Kaleab Kinfu; Senior-Autor ist René Vidal von Penn Engineering, Co-Autor Stewart H. Mostofsky vom Kennedy Krieger Institute.
