93、游戏化康纳斯评定量表诊断多动症的综合方法-优快云博客

游戏化康纳斯评定量表诊断多动症的综合方法

1. 多动症儿童的现状

多动症（ADHD）儿童面临诸多社交和心理问题。约 10% - 15%的多动症儿童遭到他人拒绝，50% - 70%的多动症儿童患有依赖型人格障碍。研究表明，56% - 76%的多动症儿童难以建立相互的友谊，而健康儿童中这一比例为 10% - 32%。内向程度的增加会导致他们成年后社交互动不佳。

2. 多动症的诊断方法

目前，多动症的诊断主要依靠临床方法，尚无客观的诊断途径。《精神疾病诊断与统计手册第五版》（DSM - V）中列出了 18 种多动症的行为症状。许多专家在诊断多动症时，会综合运用多种方法：
- 医学检查 ：对儿童的身体状况进行全面检查。
- DBRS、WISC - IV、CBCL、TRF ：相关的评估工具。
- 直接观察 ：观察儿童的日常行为表现。

此外，计算机程序也可作为评估工具，如 CPT、TOVA 以及一些 CNB 程序（如 Micro - COG 或 CogTest），但 CPT 对多动症的诊断能力有限。还有康纳斯综合行为评定量表（Conners 2008），通过让家长或老师填写表格来测量 DSM - V 中列出的多动症行为症状，但该方法的预测效度可能有限。

诊断方法	具体说明
医学检查	全面检查身体状况
DBRS、WISC - IV、CBCL、TRF	相关评估工具
直接观察	观察日常行为表现
计算机程序	CPT、TOVA、Micro - COG、CogTest 等
康纳斯综合行为评定量表	家长或老师填写表格测量症状

3. 游戏化与认知科学

游戏凭借其引人入胜的故事、奖励和挑战，能为玩家提供在日常生活中难以获得的良好体验。游戏的一个主要特点是能够吸引玩家的注意力，激发他们的好奇心，并通过挑战和幻想帮助他们提高实现特定目标的动力。

游戏化是指在非游戏概念中运用游戏元素，如计分、竞争、头像、图形、任务和游戏级别等，其目标并非游戏和娱乐本身。通过游戏化及其组成部分，可以强化或改变特定行为。出于提高参与评估和训练测试的动力、刺激大脑活动、增强使用认知测试的能力以及为不同年龄段提供教学和治疗方法等原因，健康研究人员、认知科学家和游戏开发者正努力在该领域设计和开发游戏。

4. 相关工作

在将游戏化应用于人机交互技术以诊断儿童多动症时，除了了解游戏化在诊断多动症中的作用外，还需要深入研究游戏行业的不同方面，如设计模型和机器学习，这两个领域是关键要点。

在信息和技术时代，医疗环境发生了变化，关注患者的倾向及其对治疗过程的影响至关重要。大量研究探讨了计算机工具和程序在评估和诊断多动症中的应用。文献显示，心理学家和专家倾向于采用结合计算机程序和传统方法的综合手段，以鼓励儿童参与评估测试。

计算机游戏在未来医疗系统中具有重要作用，它们可以记录玩家在游戏中的表现，收集的数据可用于医疗诊断系统。在心理学和大脑健康领域，已经开发了许多游戏，可分为评估和训练两类，重点在于评估和增强工作记忆、决策能力、技能、执行功能、注意力和精确度以及抑制功能等。由于多动症儿童在这些方面存在障碍，因此可以使用游戏对他们进行评估和训练。

游戏还可以作为诊断工具，通过将传统工具和心理测试以游戏的形式呈现，提高儿童的参与动力，从而实现早期诊断。游戏作为诊断工具的精度可与一些传统评估测试相当，并且使用游戏作为心理测试可以减少霍桑效应，即当个体意识到自己正在被评估时，可能会改变行为，从而降低诊断的有效性，而使用计算机游戏，儿童可以沉浸在游戏中，而不会意识到自己正在被评估。

5. 设计原则

在为儿童设计用户界面时，需要考虑儿童的年龄、识字水平和对抽象概念的理解能力。如果要为患有认知障碍的儿童设计游戏，还需要关注障碍的类型。

在设计儿童用户界面时，应使用儿童熟悉的符号和图标，例如使用主页图标返回主页。代表特定概念或人物的符号和对象必须保持固定，例如帮助角色在游戏的不同级别中应保持一致。任何符号和对象的变化都可能分散儿童的注意力，尤其是患有认知障碍的儿童，如自闭症谱系障碍患者。

除了使用图形对象和图标外，文本也很重要。由于年幼的儿童读写能力有限，最好使用文本的视觉和语音表示。一些研究人员认为，为特殊群体设计合适的数字工具时，应了解他们的喜好，在游戏设计过程中考虑他们的兴趣、感受、思维模式和意见，并让用户参与设计过程，可采用用户内容设计、参与式设计和交互设计等模型。

6. 机器学习的应用

机器学习算法在日常生活中广泛应用，在临床心理学和精神病学中也具有重要价值。在基于计算机的心理治疗中，机器学习可以发挥很大的作用。

在转化科学中，将样本中建立的统计模型应用于另一个实例是黄金标准。在机器学习中，除了具有迁移能力外，还具备模拟、优化甚至泛化的能力。参数的自动确定和分析是影响机器学习速度的因素之一，可以使用多种模型来提高准确性。

7. 机器学习在医疗系统中的应用

机器学习在使用高维数据诊断疾病方面取得了显著成功，特别是在神经数据的结构和功能方面。尽管以前的研究主要集中在阿尔茨海默病和精神分裂症，但最近的研究已经扩展到诊断其他疾病，如焦虑症、厌食症、药物滥用和特殊类型的异常情况。研究还涉及使用遗传学、代谢组学和蛋白质组学数据等多种模式。

总体而言，现有文献表明，基于大脑数据，机器学习可以以超过 75%的精度识别患有精神障碍的人。

8. 当前项目方法

本项目旨在设计一款严肃游戏来诊断多动症，该游戏要能够将玩家分为健康儿童、患有多动症的儿童和疑似患有多动症的儿童三组。为实现这一目标，项目采用研究设计方法，并在设计和开发阶段进行广泛迭代，共分为五个阶段：

graph LR
    A[第一阶段：编写场景] --> B[第二阶段：游戏设计]
    B --> C[第三阶段：实施]
    C --> D[第四阶段：校准]
    D --> E[第五阶段：测试]

第一阶段：编写场景
- 对多动症问卷进行全面研究，选择康纳斯问卷后，对每个问题进行审查和分类。
- 为每个问题设计多个场景，并由健康专业人员和游戏开发者进行审查。
- 通过头脑风暴选择最佳场景，并将其转入下一阶段。
第二阶段：游戏设计
- 使用参与式设计模型（PD）和以用户为中心的设计方法（UCD），了解儿童的喜好。
- 设计原型，结合文献综述和用户调查，确定游戏的核心内容。
- 编写游戏设计文档（GDD），明确设计细节，作为设计师和开发者之间的协议。
- 开发第一个原型，并通过参与式设计模型进行改进。
第三阶段：实施
- 此阶段分为开发和调试两个主要步骤。
- 开发迷你游戏，包括建模、日志系统实现、图形和声音设计等部分。
- 使用游戏引擎（如 Unity）进行开发，Unity 支持 JavaScript 和 C#等流行脚本语言，是多平台游戏引擎，还可使用 Unity 数据库（UDB）存储游戏数据。
- 开发完成后进行调试，若出现问题则使用回溯方法解决。
第四阶段：校准
- 选择一组已通过认知测试或临床诊断确定多动症情况的儿童（7 - 12 岁，部分患有多动症，部分健康），让他们玩设计好的游戏。
- 在他们不知情的情况下记录游戏表现，使用机器学习技术处理记录的数据，设计诊断模型，并选取 100 个标记数据作为训练数据。
第五阶段：测试
- 选择一个对照组（7 - 12 岁，已通过临床评估诊断为患有多动症或健康的儿童）。
- 通过比较游戏结果和传统方法，评估游戏在多动症诊断中的精度，使用 30 个未标记数据测试第四阶段获得的模式。

9. 试点研究：AGE1

作为试点项目，基于康纳斯评定量表的第一条陈述设计了一款迷你游戏。该量表是根据《精神疾病诊断与统计手册第五版》（DSM - V）中提到的症状来诊断注意力缺陷多动障碍的问卷。第一个问题是“孩子粗心大意，注意力容易分散”，游戏目标是了解孩子的注意力是否容易分散。

游戏场景如下：
1. 角色出现，指导孩子通过按按钮往杯子里倒水。
2. 孩子按按钮时，杯子会被水填满。
3. 设计了一只吸引人的蝴蝶作为干扰物。
4. 干扰物用于测量蝴蝶是否容易分散孩子按按钮的注意力。
5. 游戏过程中，系统记录各种变量，如点击物体的次数和按按钮的时间。

这个迷你游戏展示了如何将多动症的症状融入游戏设计中，为后续的游戏开发提供了实践经验。

通过以上综合方法，有望设计出一款能够吸引儿童参与评估测试的游戏，通过配置游戏的时间和难度级别，可以获得更准确的诊断信息，为多动症的早期诊断提供一种有效的工具。

游戏化康纳斯评定量表诊断多动症的综合方法

10. 项目成果与展望

在项目结束时，我们将获得一款可配置的游戏，能够吸引儿童参与评估测试。由于多动症儿童可分为三种类型，通过配置每个关卡的时间和难度，我们能够获取更准确的诊断信息。

儿童类型	配置方式	目的
健康儿童	调整合适难度，确保游戏有一定挑战性	评估正常状态下的注意力等能力
患有多动症的儿童	根据症状严重程度调整难度和时间	精准诊断病情
疑似患有多动症的儿童	设置不同梯度的难度和时间	辅助判断是否患病

这款游戏的优势在于其可配置性，能够适应不同类型多动症儿童的特点，从而提高诊断的准确性。同时，游戏化的方式使得儿童更愿意参与到评估测试中，避免了传统测试可能带来的抗拒心理。

从更长远的角度来看，这款游戏还有很大的发展空间。可以进一步优化游戏的场景和玩法，使其更加丰富多样，以吸引更多儿童的参与。还可以结合更多的技术手段，如人工智能和大数据分析，对游戏数据进行更深入的挖掘和分析，从而为多动症的诊断和治疗提供更全面的支持。

11. 总结

专家和心理学家在诊断多动症时，通常会采用包括问卷和计算机程序（如游戏）在内的多种方法。然而，这些传统方法存在一些问题。为了解决这些问题，我们尝试将游戏化概念与基于问卷的评估相结合，对问卷进行游戏化处理，以用于评估目的。

以前通过游戏进行诊断的研究表明，使用游戏化问卷接近达到理想的诊断结果。在本文中，我们介绍了将临床康纳斯评定量表进行游戏化的方法，认为游戏可以作为一种有效的诊断工具。

以下是整个项目的关键要点总结：
1. 多动症现状 ：多动症儿童存在社交和心理问题，诊断方法缺乏客观性。
2. 游戏化与相关工作 ：游戏化可改变行为，计算机游戏在诊断多动症中有应用前景。
3. 设计原则与机器学习 ：设计游戏要考虑儿童特点，机器学习可提高诊断精度。
4. 项目方法 ：通过五个阶段开发游戏，包括编写场景、游戏设计、实施、校准和测试。
5. 试点研究 ：基于康纳斯评定量表设计迷你游戏，为后续开发提供经验。
6. 项目成果 ：可配置游戏能提高诊断准确性，未来有发展潜力。

graph LR
    A[多动症现状] --> B[游戏化与相关工作]
    B --> C[设计原则与机器学习]
    C --> D[项目方法]
    D --> E[试点研究]
    E --> F[项目成果]

综上所述，游戏化康纳斯评定量表诊断多动症的综合方法具有创新性和实用性。通过将游戏化与传统诊断方法相结合，我们有望为多动症的早期诊断提供一种更有效的途径，帮助更多的多动症儿童得到及时的诊断和治疗。同时，随着技术的不断发展和研究的深入，这种方法还有望不断完善和拓展，为多动症的诊断和治疗领域带来新的突破。