医生们能够利用机器学习判断6个月大的婴儿是否会发展成自闭症谱系障碍，其准确率甚至超过96%。
文
石筱玉
自闭症谱系障碍（ASD：AutismSpectrumDisorder），又称自闭症光谱障碍，其中包括了自闭症、亚斯伯格综合症等发展障碍，这种病症的诊断一直是医学上的一个难题。医生一般在孩童2-岁时才能对他们的社会行为、语言、动作及重复行为进行观测和评估，从而得出是否需要进行医学干预的结论；而目前的一个新研究表明，人工智能可以把这个时间提早到6个月。
在《科学转化医学》杂志上发表的一项研究显示，医生们能够利用机器学习判断6个月大的婴儿是否会发展成自闭症谱系障碍，其准确率甚至超过96%。
诊断自闭症，用AI观测“人所不能看到的”据美国北卡罗来纳州大学教堂山分校、华盛顿大学等的研究者们表示，他们开发的机器学习算法能够分析婴儿6个月时的脑部功能性磁共振成像（fMRI）中人类医生所读不出来的细节，从而给出诊断结论。
在诊断算法开发的过程中，原始数据的收集一直是一个难题。鉴于自闭症患者的兄弟姐妹患自闭症的可能性是常人的20倍，该项目的研究人员走访了自闭症患者家属，对患者弟弟或妹妹6个月大时的脑部扫描图像进行收集，并在他们2岁时对他们的行为能力进行评估。研究人员收集的59个样本中，共有11名儿童被诊断为自闭症。
在这些数据的基础上，研究者们开发了一个机器学习算法以寻找11名自闭症婴儿脑部图像的共同点。在开发完成后，研究者们使用了该算法重新分析这59名婴儿的脑部扫描。最终，该算法辨认出了11名自闭症儿童中的9名，准确率超过96%。
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