眼動追蹤已成為當今科技潮流。廣告商利用您觀看的位置和時間資料，以更好地吸引您的注意力。設計師使用它來改進產品。遊戲和手機開發者利用它來提供最新的免手動互動。
但是，眼動追蹤的功能不僅僅是幫助銷售產品或在玩《水果忍者》時讓您的手指休息一下。多年的研究發現，我們微小而快速的眼球運動（稱為掃視）可以像廣告商一樣，為心理學家提供瞭解大腦的視窗——但它們揭示的不是我們偏好的餅乾品牌線索 (pdf)，而是我們的內在心理功能。問題是，捕捉這些運動能否幫助臨床醫生診斷精神和神經系統疾病，例如自閉症、注意力缺陷多動障礙、帕金森病等等？對於這個新興領域的許多研究人員來說，目前的前景看起來是積極的。
多倫多大學的著名眼動追蹤研究員 Moshe Eizenman 解釋說：“視覺掃描反映了存在於每個人大腦內部的世界模型。患有精神障礙的人的世界模型與正常人略有不同——透過移動眼睛，他們提供了關於這種不同模型的資訊。” 例如，自閉症兒童傾向於避開社交影像，而偏愛抽象影像，並且與非自閉症兒童相比，當觀看影像或影片中的面孔時，他們進行眼神交流的頻率也更低且更短暫。科學家們發現，在許多精神障礙中也存在類似的、明顯的異常眼球運動模式。
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直到最近，這些見解仍然侷限於實驗室環境，研究人員傳統上依賴於特殊的工具（如頭戴式裝置）和指導性任務（如在電腦螢幕上跟蹤移動目標）。現在，隨著技術成本的下降以及更常見且更實用的工具的精度提高，眼動追蹤可能會在臨床環境中得到更廣泛的應用。Eizenman 預測說：“臨床醫生和其他人將能夠更廣泛地使用眼動追蹤裝置。它不會再是專家的領域。” 但技術進步本身並不足以使眼動追蹤用於精神健康監測成為主流。他說，未來的巨大挑戰是對眼球運動資訊進行有意義的分析。
南加州大學 iLab 的 Laurent Itti 是一個致力於應對這一挑戰的團隊的成員。去年，Itti 與來自南加州大學和安大略省女王大學的一組研究人員一起，設計了一種資料密集型、低成本的方法，透過眼動追蹤來識別腦部疾病。在這個“自由觀看”測試中，受試者坐下來自然地觀看電視上的影片 15 分鐘，同時記錄他們的眼球運動。結果是大量的資料（普通人每秒進行三到五次掃視），因此 Itti 的團隊使用先進的機器學習——使計算機能夠在沒有明確的人工指令的情況下識別模式的演算法——來解析結果並將異常的眼球運動與正常的模式區分開來。
在一項小型的概念驗證研究 (pdf) 中，Itti 的團隊發現他們的演算法可以透過眼球運動模式對精神障礙進行分類：他們以近 90% 的準確率識別出老年帕金森病患者，並以 77% 的準確率識別出患有注意力缺陷多動障礙 (ADHD) 或胎兒酒精譜系障礙的兒童。Itti 說：“這與人們以前所做的非常不同。我們正在嘗試對眼球運動資料進行完全自動化的解釋。因此，您不需要科學家檢視資料來弄清楚發生了什麼；我們正在使用演算法和機器來 [識別] 眼球運動和認知之間的聯絡。”
他希望這種計算機主導的方法很快將帶來低成本、廣泛可用的測試，而無需專家解讀。 這對於診斷 ADHD 和自閉症尤其有用，因為目前這兩種疾病尚無可識別的生物標誌物（相反，診斷很大程度上取決於觀察到的行為）。 想象一下，用於精神和神經系統疾病的眼動追蹤測試變得像今天的血壓測試一樣普及——這就是 Itti 的願景。
Itti 和他的合作者，包括女王大學神經科學研究中心主任 Douglas Munoz，正在擴大他們的研究範圍。 Munoz 目前正在多倫多地區醫院對計算機主導的“自由觀看”眼動追蹤方法進行更廣泛的試驗。 目標是確定他們的測試是否可以繼續準確地識別疾病，包括患有發育問題的兒童和患有神經退行性疾病的老年人。
然而，為了在臨床環境中發揮作用，任何新的篩查測試都必須證明自己比目前已使用的更簡單的工具更有效——例如，加州大學戴維斯分校 MIND 研究所的發育心理學家 Gregory Young 指出，家長可以填寫關於孩子行為模式的線上問卷，Gregory Young 在自己的研究中也使用了眼動追蹤技術。
對自閉症、多動症和其他發育障礙進行徹底診斷需要時間，並且取決於對兒童在自然環境中的廣泛觀察，這正是簡單的診斷工具如此吸引人的原因。 但 Young 表示，重要的是不要低估此類疾病的複雜性。 “建立自動化系統來輔助篩查，我認為這是可行的，”他說。 “但當我們寄希望於單一工具可以提供完整診斷時，問題就出現了。”
Itti 和 Munoz 都同意這一點。 儘管他們的測試產生了自動化結果，但這並非旨在取代專家的更全面評估。 正如 Munoz 解釋的那樣，“我們正在尋求建立一種簡單、低成本的方式來啟動診斷：第一步，您觀看 10 到 15 分鐘的電視，然後計算機程式可以將您分類為‘一切正常’或‘有問題’。 ‘有問題’並不意味著您會被貼上標籤，但它確實發出了需要額外干預的訊號，”他說。
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