人工智能可以帮助自闭症的早期诊断
一项新的研究显示，人工智能 (AI) 与 iPad 着色游戏的数据相结合，可以帮助自闭症的早期诊断。南加州大学 (USC) 的研究人员表示，研究结果表明，有可能开发出一种简单而新颖的方法来早期检测自闭症和发育协调障碍。
“这一点尤其重要，因为运动特征在自闭症早期就出现了——通常在社交症状之前。而且这种方法不涉及评估者潜在的偏见。”南加州大学教授丽莎·阿齐兹-扎德 (Lisa Aziz-Zadeh) 说。先前的研究表明，可以利用技术将自闭症与典型发育个体进行分类，但很难将自闭症与其他类似的发育障碍区分开来。
例如，发育性协调障碍(主要是运动技能障碍)具有与自闭症重叠的特征。
患有自闭症谱系障碍的儿童除了该疾病的标志性社交缺陷外，通常还存在运动和感觉缺陷。
这项发表在《自闭症和发育障碍杂志》上的研究中，54 名 8 岁至 17 岁的儿童在 iPad 上参加了一个五分钟的涂色游戏。18 名患有自闭症，16 名患有发育协调障碍，20 名发育正常。
iPad 收集触摸屏运动学数据，例如，孩子按压的力度以及动作的急速或速度。
研究人员使用机器学习分析(人工智能的一种形式)来处理信息。“我们能够以 76% 的准确率正确区分正常发育的儿童和患有自闭症谱系障碍的儿童，”Aziz-Zadeh 说。
研究人员还能够以 78% 的准确率正确区分典型发育和发育协调障碍，以及以 71% 的准确率区分自闭症和发育协调障碍。研究人员表示，这项研究是在患有自闭症的高功能儿童和青少年中进行的，需要在更大、更年轻和更多样化的群体中进行复制。
“我们希望尽早看到这个签名，”南加州大学博士后克里斯蒂安娜·多德·布特拉 (Christiana Dodd Butera) 说。“早期识别可以采取量身定制的治疗方法，从而带来更好的长期发育结果，”她补充道。
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