研究人员正在使用机器学习来筛查儿童的自闭症

五年多来，公爵工程和杜克大学医学院的研究人员一直在努力创建一个可以帮助屏幕播放幼儿自闭症的应用程序。在去年的第一个试点研究中滚动的结果，他们的作品导致对自闭症谱系障碍（ASD）的新见解，并有可能改变儿童的发展如何筛查和监测。

“继续发展自闭症的婴儿通常不注意社会线索，“自闭症和大脑发展中心的主任Geraldine Dawson表示，最近的文章发表了有线。“他们对非社交事物的更感兴趣，如玩具或物体。它们也不那么情感表达。他们微笑少，特别是为了回应积极的社交活动。”

该应用程序首先管理照顾者同意表格和调查问题，然后使用手机的“自拍”摄像头收集视频小孩子在设备的屏幕上观看旨在引发自闭症风险行为的电影，旨在引发自闭症风险行为的电影，例如情感和关注。

孩子反应的视频被发送到研究的服务器上，在那里自动行为编码软件跟踪孩子脸上视频标志的运动，并量化孩子的情绪和注意力。例如，当你看到屏幕上漂浮着泡泡的短片时视频编码算法寻找面对乐趣的运动。

初步研究，从知情同意数据采集以及初步分析，是基于苹果的ResearchKit开源开发平台，使用苹果商店的免费应用进行的。(视频)https://www.apple.com/researchkit/)

电气和计算机工程教授吉列莫·萨皮罗(Guillermo Sapiro)正在使用亚马逊网络服务(Amazon Web Services)和名为TensorFlow和PyTorch的工具，构建机器学习算法，将儿童的面部表情和眼部运动与自闭症的潜在迹象联系起来。他的团队还在使用这些云计算工具，为他们收集的图像和视频的隐私过滤器开发新的机器学习算法。

通过这款应用，杜克大学的研究团队收集了大约1700名儿童的行为数据——远远超过ASD研究中通常发现的50到100名儿童。有了这么多数据，研究人员迄今为止发现，这款应用对某些行为子集的准确率接近90%。

“我们在这个数据上投入的算法越多，人越多，资源越多，对患者的潜在结果就越好，”Sapiro说《连线》杂志的一篇文章。“我希望世界上每个孩子都能与ASD专家会面，但这是不现实的。如果我们可以以大规模提供ASD筛查，那将是一个巨大的贡献。”

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