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AI技术预测自闭症 机器人照料自闭症孩童

2017-12-05 15:55来源:网络整理

  某真人秀节目邀请演员戴娇倩化身梦想使者,筑梦自闭症儿童董凯洁,为其举办了个人钢琴演奏会。帮助一名正常且有天赋的孩子举办钢琴演奏会就不是一件简单的事情,而董凯洁患有重度自闭症,这场助梦之旅也显得极其困难。自闭症是指一般人士但却突然无法再与他人沟通且具有极端孤立的精神分裂症患者。那自闭症可以早日被发现治疗吗?答案是极其可能。

  AI算法解码婴儿大脑扫描 预测自闭症

  据IEEE Spectrum报道,22年前,研究人员首次报道称,患有自闭症谱系障碍的青少年大脑体积会增加。在随后几年中,对青少年、幼童的研究显示,这种大脑“疯长”现象主要出现在患者童年期间。现在,美国北加州大学的科研团队发现,与自闭症有关的大脑发育变化最小会出现在只有6个月大的婴儿身上。深度学习算法能够利用这些数据,预测某个孩子在24个月内是否能被诊断出患有这种病。

  在患自闭症高危儿童中,这种算法能够准确预测诊断,准确率高达81%。与行为问卷诊断方式相比,算法的表现显然更好。前者产生的信息只能作为早期自闭症诊断的依据,而且准确率只有50%。北加州大学心理学家和大脑发育研究员海瑟·黑兹利特(Heather Hazlett)表示:“深度学习算法的表现超过传统诊断方式,并且可被用于更小的孩子身上。”

  作为婴儿大脑成像研究的一部分,美国国家卫生院资助对自闭症患者进行早期大脑发育研究,研究团队共对106名婴儿进行研究,他们的哥哥或姐姐都有自闭症患者,其中42个婴儿没有自闭症家族史。研究人员扫描了每个婴儿的大脑,对于那些只有6个月、12个月以及24个月大的婴儿来说,这项工作并不轻松。

  在6到12个月的婴儿身上,研究人员没有看到他们的整体大脑发育情况发生变化。但在患自闭症高危儿童中,且后来被诊断患有自闭症的孩子身上,他们发现大脑表面积有明显增长。这种增长与12个月到24个月大的婴儿大脑体积增长有关。换言之,在自闭症婴儿身上,到12个月时,他们的大脑发育首先集中在表面积扩张上,到24个月时,才会出现大脑整体体积增大现象。

  研究人员还对24个月大的婴儿进行了行为评估。此时,这些孩子已经足以展示出自闭症患者的标志性行为,比如缺少社交性趣、语言能力发育延迟、重复身体动作等。研究人员注意到,大脑越是过度生长,孩子的自闭症症状就越严重。尽管新发现证实了大脑变化与发生在婴儿期的自闭症有关,但研究人员依然未停止研究。

  与北加州大学和查尔斯顿学院的计算机科学家合作,研究团队开发出深度学习算法,并用大脑扫描图训练它,测试其是否能利用早期大脑变化数据,预测哪些婴儿后期可被诊断出自闭症。这种算法的表现非常好,只利用3个变量,即大脑表面积、大脑体积以及性别(男孩更有可能患上自闭症),算法就可以准确预测出4/5的自闭症案例。黑兹利特表示:“这已经相当棒,比行为工具好得多!”

  为了训练算法,研究团队最初只用一半数据对其进行训练,并利用另一半数据进行测试。但是应审查人员的要求,他们后来利用更标准的10倍分析法,即将数据平均分成10等份。机器学习算法需要对每份数据进行10次分析,其中9次进行训练,第十次用于测试。最后,算法从10轮分析中收集“测试结果”,并利用它们进行预测。

  令人欣慰的是,这两种分析方法都显示出基本相同的结果。研究人员对预测的准确率相当满意。查尔斯顿学院的助理教授布伦特·蒙塞尔(Brent Munsell)说:“当更多主题被添加时,我们预期算法可提供相同的预测准确度。总的来说,在过去几年中,被应用于图形数据中的深度学习算法已被证明非常准确。”

  但是黑兹利特强调,在看到计算机诊断自闭症之前,我们需要能够再现实验结果。这需要些时间,因为它非常困难,而获得婴儿大脑扫描图并进行复制测试非常昂贵。当然,如此昂贵的诊断测试并不一定适合所有孩子。但是通过基因测试或其他检测,发现某个孩子存在患自闭症的可能,这种算法有助于确认导致他们陷入更大危险的大脑变化情况。

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