孤独症的开车行为研究进展☆

雷敏刘漪孟光杜亚松

孤独症的开车行为研究进展☆

雷敏*○☆刘漪△孟光*杜亚松△

孤独症孤独症谱系障碍驾驶驾驶模拟器干预

孤独症（自闭症）（autism），或孤独症（自闭症）谱系障碍（autism spectrum disorder，ASD）[1]，是一种广泛性神经精神发育障碍疾病，体现在社交沟通、环境适应、多任务认知处理以及执行功能等方面存在障碍[2-3]。自从美国儿童精神病医生LEO KANNE于1943年首次报道11例ASD患儿以来，ASD人数逐年剧增。在中国，ASD发病率也呈迅速上升趋势[4]。ASD患病现状已成为政府和全社会重要关注的问题之一。为了能够达到成人的自主独立性，ASD患者通常努力发展必要的适应技能，以适应现实环境[5]。据估计，在美国近50%ASD人群具有平均或更高的智力和能力[6-7]，但仍然会面临许多日常事务的挑战，如开车[8]。随着社会发展，开车是一个人由青少年过渡到成人、达到独立、获得就业机会和维持社会关系的关键一步。开车行为是一种高度复杂的活动，需要具有一系列的精神运动性技能和认知能力，如注意力、记忆力和导航技能[9]。开车能力训练将有助于ASD患者的干预治疗和独立社交自适应能力的培养。目前，人们已开始关注ASD患者的开车行为研究，主要涉及的国家和地区有美国、澳大利亚、英国、瑞典、比利时、中国台湾等[10-11]。本文将综述ASD患者开车行为研究的进展现状，为今后探索新的可行研究方向提供思路。

1 ASD患者的开车可能性和需求性研究

目前，一些ASD患者已持有驾照，可以独立开车。FARLEY等[12]对41例智商接近或达到正常平均水平的ASD成年患者进行20年跟踪调查，发现有27%的参与调查患者持有驾照并正常开车。2011年美国先进基础设施和运输中心（Center for advanced infrastructure and transportation）调查显示已有24%的孤独症成年患者持有驾照，其中多数是高功能孤独症患者（high-functioning autism spectrum disorder，HF-ASD）患者[13]。但这些患者通常缺乏开车的自信度，且多数患者更可能会使用公共交通出行[11]。对于ASD患者来说，他们缺乏识别开车危险情况的能力（如车道中有行人的情况）[14]，ASD开车新手的开车能力低于对照组[15]。但有趣的是，在简单的情况（如速度控制和保持行驶）中，ASD青少年（15~25岁，平均19岁）做得更好[16]，收到交通违章罚单或发生车辆碰撞情况的比例低于普通青少年（15~18岁，平均16.38岁）[17]，这些调查或许可以为ASD患者学习开车提供指导。不过，持有驾照并常开车的ASD患者存在较多交通事故、罚单、开车困难和开车行为不当情况[18]。相比注意缺陷多动障碍（attention deficithyperactivity disorder，ADHD）患者，ASD患者能较快通过开车学习中的交通法规考核，但却需要较多的开车训练时间[19]。这些调查研究都说明有必要对ASD人群开展开车训练或开车干预措施的深入研究，同时这也有助于开展开车中的ASD脑功能机制研究。

2 ASD开车行为研究中的驾驶设备

在ASD的开车行为研究中，目前所涉及的驾驶设备有很多种，按驾驶环境分类，大致可以分为两类：一类是实际道路驾驶环境，也是最早研究ASD患者开车行为的一种方式，主要是针对已有驾照或正在学习驾驶的ASD患者，通过问卷调查方式研究其实际开车情况[17-19]；另一类是虚拟驾驶环境。考虑到ASD患者可能会出现驾驶安全问题，在研究其开车行为时，主要是采用这种虚拟环境。该环境由虚拟的道路环境和实际驾驶操作环境两部分构成，其中驾驶操作部分又具体可分为：①观看道路录像视频情节[20]；②车辆操纵替代工具，以便根据视频做出相应的操作，如操纵杆、按键、鼠标、跟踪球和游戏键盘等[15]；③实际车辆的模拟操作工具，如方向盘、脚闸（加速和/或刹车）[4]，甚至直接为实际车辆，如佛罗里达大学仿真实验室（Gator Tech Smart House Simulator Laboratory）的Dodge Neon car cab[21]和驾驶安全仿真器（Drive Safety CDS-250 driving simulator）中的Ford Focus[22]；④在驾驶证申请学习中，实际开车训练的教练车，并可在驾驶教练指导下在实际路况中行驶[19]。由于在实际开车环境中存在很多安全隐患，ASD患者的开车实验研究很难开展，幸运的是，虚拟开车仿真系统避免了这些安全问题，为ASD患者的开车行为研究提供了有力的技术支持和保障。

3 基于虚拟开车环境的ASD开车行为研究

针对实际开车环境的安全局限性，一些学者开发了虚拟开车环境以研究ASD患者的开车行为[21]。有趣的是，相比与人互动，很多ASD患者更喜爱与机器合作，如与机器人互动以及视频游戏[23-24]。在虚拟开车过程中，相比对照组，ASD、ADHD以及ASD共病ADHD（ASD-ADHD）患者在控制车辆直行、调整速度、识别道路标识和信号灯等方面都存在较高的错误率[21,25]。不过，也有研究表明ASD患者和对照组之间开车能力或完成时间不存在明显差异，只是ASD患者的眨眼模式[5]或目光位置（如目光垂向偏高、水平偏右）[8]与对照组之间存在显著差异，研究者认为这可能是ASD患者在实际开车中的危险开车行为特征，为此，基于眼睛跟踪自适应反馈控制的虚拟开车仿真系统或许有利于训练ASD患者开车技能[5]。另外，也有文献指出ASD患者比对照组需要较多的时间才能完成一组开车训练，并可达到驾驶操作无误的要求[22]，这说明ASD患者或许可以通过驾驶仿真训练获得与对照组一样的驾驶技能。

4 基于虚拟开车环境的孤独症生理信息研究

为了评估ASD的严重程度、探索干预措施、增强训练的适应性和提高生活质量，理解ASD开车行为的内在机制至关重要。为此，一些学者开展了ASD患者在虚拟开车过程中的生理信号测量分析以及脑功能机制研究。如研究发现在开车过程中，HF-ASD患者的皮肤导电性、心率和眼动的特征不同于对照组，HF-ASD患者的心率在开车之前、开车过程和开车之后几乎没有变化，而对照组心率在开车前最低，开车过程中最高[8]。脑电（EEG）、眼动（EM）、心电（ECG）、光电血管容积图（PPG）、皮肤电活动（EDA）、肌电（EMG）、呼吸（RSP）和皮肤温度（SKT）等生理信号特征已应用于ASD患者开车状态中的情感状态识别[26-27]、认知负荷难度程度识别[28]以及脑活动特征分析[4]，情感状态的识别率最高可达85.96%，最低也有75.74%，认知负荷难度程度识别率最高也可达84.66%。在脑活动特征分析中发现ASD患者的脑活动复杂性低于对照组，尤其在开车状态时大脑的颞叶和左枕叶区活动复杂性降低，不过，ASD患者的开车状态脑活动比较接近于对照组休息状态时脑活动[4]。这些识别和分析的结果表明虚拟开车环境系统有助于深入开展ASD疾病的干预治疗、评估、诊断以及病理机制研究。

总的来说，关于ASD患者开车状态的生理信号研究还不多见，尤其是脑活动电信号（如脑电、脑磁等信号）的研究。但是，目前关于ASD的脑活动研究已经很多[29-30]，其结果为开展ASD患者开车驾驶状态的脑活动研究提供了就良好基础。

5 存在的问题和今后可能开展的研究

目前越来越多关于开车状态的ASD研究以及ASD开车能力研究，主要探索基于生理信号的ASD诊断和障碍程度评估方法、揭示相应的生理电活动机制、提出有针对性的干预措施。这方面的研究目前才刚刚起步，尚存在许多问题亟待解决，其中核心问题之一就是出现开车能力障碍的潜在机制是什么，如相应的脑活动机制研究，弄清楚这一点不仅有助于研究设计基于虚拟开车环境的ASD干预治疗方案和开车训练系统，还有助于设计适合于ASD人群的公共交通环境以及智能安全车辆。其次，针对ASD患者的虚拟开车环境及实验方案的设计也应进一步开展深入研究。此外，今后基于虚拟开车环境的ASD研究应该包括具有分析ASD人群开车行为障碍能力的职业治疗师参与。总之，基于生理信号的虚拟开车环境系统和孤独症病理研究相互结合，将有利于人们对孤独症及其脑功能机制的深刻理解，同时也将有利于孤独症的症状评估及患者社会独立性适应技能的提升。

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R749.94(

2016-12-11)

A(责任编辑：肖雅妮)

10.3969/j.issn.1002-0152.2017.05.014

☆国家自然科学基金创新研究群体科学基金（编号：51421092）；上海市卫计生委科研课题（编号：201540283）；校医工交叉基金项目（编号：YG2013MS74,YG2015QN28）

*上海交通大学机械与动力工程学院，机械系统与振动国家重点实验室，振动、冲击与噪声研究所（上海200240）

△上海交通大学医学院附属精神卫生中心儿童青少年精神科

○☆通信作者（E-mail：leimin@sjtu.edu.cn）