移动应用程序能够使用机器学习区分诊断出患有自闭症谱系障碍的幼儿，这表明该技术有朝一日可以作为可扩展的早期筛查工具。在JAMA Pediatrics 上发表的一项研究中，杜克大学的研究人员战略性地设计了电影，使他们能够评估幼儿是否更喜欢看物体而不是看人。
研究表明，人类的大脑对社交线索很敏感，而且一个人的目光会自动聚焦在社交信号上。在自闭症谱系障碍中，对社会刺激的关注减少。研究人员的目标是通过在观察社交刺激时跟踪他们的眼球运动来筛查幼儿的自闭症。
然而，用于视觉跟踪的设备价格昂贵，需要经过专门培训的人员，限制了其在实验室环境之外的使用。
在这项研究中，研究人员招募了 933 名 16 至 38 个月的幼儿。该团队开发了几部电影供幼儿在应用程序中观看。例如，一部电影显示一个开朗的女人玩陀螺。她出现在屏幕的一侧，而她正在玩的陀螺在另一侧旋转。
研究人员使用设备的摄像头记录了孩子们的凝视模式，并使用计算机视觉和机器学习分析对其进行了测量。虽然没有自闭症的幼儿在整个视频中扫描了整个屏幕并且更频繁地将注意力集中在女人身上，但后来被诊断出患有自闭症的 40 名幼儿更经常将注意力集中在有玩具的屏幕一侧。
这种方法比现有方法更容易获得：研究人员指出，该应用程序只需不到 10 分钟即可管理并使用前置摄像头记录孩子的行为。它只需要一部 iPhone 或 iPad，即可在初级保健诊所和家庭环境中使用。
“我们知道患有自闭症的婴儿对环境的关注不同，对人的关注度并不高，”杜克自闭症和大脑发育中心主任、该研究的共同资深作者杰拉尔丁·道森博士说。 .
“我们可以跟踪幼儿的眼睛注视模式来评估自闭症的风险。这是我们第一次能够仅使用智能手机或平板电脑提供此类评估。这项研究是一个概念验证，我们非常受鼓舞。”
这款具有计算机视觉分析和机器学习功能的眼球追踪应用程序可以作为识别患有自闭症谱系障碍的幼儿的可行方法。
“这是多年来的技术成就。它要求我们的研究团队以特定的方式设计电影，以仅使用手持设备来引发和测量注意力的注视模式，”主要作者卓庆博士说，杜克大学电气与计算机工程系博士后助理
“令人惊讶的是，我们在没有专门设备的情况下，使用许多人口袋里的通用设备来实现这种评估眼睛凝视的能力。”
研究人员指出，目前正在进行验证研究。对 6 个月大的婴儿进行的其他研究正在检验基于应用程序的评估是否可以识别出生后第一年被诊断出患有自闭症和神经发育障碍的儿童的差异。
“我们希望这项技术最终能够提供更多的自闭症筛查机会，这是干预的重要第一步。我们的长期目标是拥有一个经过充分验证、易于使用的应用程序，提供者和护理人员可以下载和在常规诊所或家庭环境中使用，”道森说。
“我们还有额外的步骤要做，但这项研究表明有一天可能会这样做。”
这项研究建立在最近使用 AI 探索自闭症谱系障碍的努力之上。2020 年的一项研究表明，人工智能支持的精准医学方法可能会成为第一个针对自闭症亚型的生物医学筛查工具。
“今天，自闭症仅根据症状被诊断出来，而现实是当医生发现它时，通常是在没有适当干预的情况下，早期和关键的大脑发育窗口已经过去，”该研究的共同第一作者、副教授罗元博士说。预防医学：西北大学范伯格医学院的健康和生物医学信息学。
“这一发现可能会改变这种范式。”