眼动追踪已成为当今科技潮流。广告商利用您观看的位置和时间数据，以更好地吸引您的注意力。设计师使用它来改进产品。游戏和手机开发者利用它来提供最新的免手动交互。
但是，眼动追踪的功能不仅仅是帮助销售产品或在玩《水果忍者》时让您的手指休息一下。多年的研究发现，我们微小而快速的眼球运动（称为扫视）可以像广告商一样，为心理学家提供了解大脑的窗口——但它们揭示的不是我们偏好的饼干品牌线索 (pdf)，而是我们的内在心理功能。问题是，捕捉这些运动能否帮助临床医生诊断精神和神经系统疾病，例如自闭症、注意力缺陷多动障碍、帕金森病等等？对于这个新兴领域的许多研究人员来说，目前的前景看起来是积极的。
多伦多大学的著名眼动追踪研究员 Moshe Eizenman 解释说：“视觉扫描反映了存在于每个人大脑内部的世界模型。患有精神障碍的人的世界模型与正常人略有不同——通过移动眼睛，他们提供了关于这种不同模型的信息。” 例如，自闭症儿童倾向于避开社交图像，而偏爱抽象图像，并且与非自闭症儿童相比，当观看图像或视频中的面孔时，他们进行眼神交流的频率也更低且更短暂。科学家们发现，在许多精神障碍中也存在类似的、明显的异常眼球运动模式。
支持科学新闻报道
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保有关塑造我们当今世界的发现和思想的具有影响力的故事能够继续存在下去。
直到最近，这些见解仍然局限于实验室环境，研究人员传统上依赖于特殊的工具（如头戴式设备）和指导性任务（如在电脑屏幕上跟踪移动目标）。现在，随着技术成本的下降以及更常见且更实用的工具的精度提高，眼动追踪可能会在临床环境中得到更广泛的应用。Eizenman 预测说：“临床医生和其他人将能够更广泛地使用眼动追踪设备。它不会再是专家的领域。” 但技术进步本身并不足以使眼动追踪用于精神健康监测成为主流。他说，未来的巨大挑战是对眼球运动信息进行有意义的分析。
南加州大学 iLab 的 Laurent Itti 是一个致力于应对这一挑战的团队的成员。去年，Itti 与来自南加州大学和安大略省女王大学的一组研究人员一起，设计了一种数据密集型、低成本的方法，通过眼动追踪来识别脑部疾病。在这个“自由观看”测试中，受试者坐下来自然地观看电视上的视频 15 分钟，同时记录他们的眼球运动。结果是大量的数据（普通人每秒进行三到五次扫视），因此 Itti 的团队使用先进的机器学习——使计算机能够在没有明确的人工指令的情况下识别模式的算法——来解析结果并将异常的眼球运动与正常的模式区分开来。
在一项小型的概念验证研究 (pdf) 中，Itti 的团队发现他们的算法可以通过眼球运动模式对精神障碍进行分类：他们以近 90% 的准确率识别出老年帕金森病患者，并以 77% 的准确率识别出患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 或胎儿酒精谱系障碍的儿童。Itti 说：“这与人们以前所做的非常不同。我们正在尝试对眼球运动数据进行完全自动化的解释。因此，您不需要科学家查看数据来弄清楚发生了什么；我们正在使用算法和机器来 [识别] 眼球运动和认知之间的联系。”
他希望这种计算机主导的方法很快将带来低成本、广泛可用的测试，而无需专家解读。 这对于诊断 ADHD 和自闭症尤其有用，因为目前这两种疾病尚无可识别的生物标志物（相反，诊断很大程度上取决于观察到的行为）。 想象一下，用于精神和神经系统疾病的眼动追踪测试变得像今天的血压测试一样普及——这就是 Itti 的愿景。
Itti 和他的合作者，包括女王大学神经科学研究中心主任 Douglas Munoz，正在扩大他们的研究范围。 Munoz 目前正在多伦多地区医院对计算机主导的“自由观看”眼动追踪方法进行更广泛的试验。 目标是确定他们的测试是否可以继续准确地识别疾病，包括患有发育问题的儿童和患有神经退行性疾病的老年人。
然而，为了在临床环境中发挥作用，任何新的筛查测试都必须证明自己比目前已使用的更简单的工具更有效——例如，加州大学戴维斯分校 MIND 研究所的发育心理学家 Gregory Young 指出，家长可以填写关于孩子行为模式的在线问卷，Gregory Young 在自己的研究中也使用了眼动追踪技术。
对自闭症、多动症和其他发育障碍进行彻底诊断需要时间，并且取决于对儿童在自然环境中的广泛观察，这正是简单的诊断工具如此吸引人的原因。 但 Young 表示，重要的是不要低估此类疾病的复杂性。 “创建自动化系统来辅助筛查，我认为这是可行的，”他说。 “但当我们寄希望于单一工具可以提供完整诊断时，问题就出现了。”
Itti 和 Munoz 都同意这一点。 尽管他们的测试产生了自动化结果，但这并非旨在取代专家的更全面评估。 正如 Munoz 解释的那样，“我们正在寻求创建一种简单、低成本的方式来启动诊断：第一步，您观看 10 到 15 分钟的电视，然后计算机程序可以将您分类为‘一切正常’或‘有问题’。 ‘有问题’并不意味着您会被贴上标签，但它确实发出了需要额外干预的信号，”他说。
更多探索： 自闭症患者的亲属表现出眼球运动缺陷