由儿童和青少年心理学家、行为科学家、眼科医生和生物医学系统信息学专家组成的韩国多机构团队发现，基于深度学习的人工智能系统能准确诊断患有自闭症的儿童。在发表于《JAMA Network Open》期刊的研究中，该团队使用基于学习的 AI 系统创建了一个自闭症诊断工具，并在人类受试者上进行了测试。
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自闭症，正式称为自闭症谱系障碍，是一种以沟通、社交互动问题和重复性动作为特征的神经发育障碍。先前的研究表明，多达 1/36 的人在某种程度上患有自闭症。先前的研究还表明，越早诊断，就能为患者提供更多的帮助，以克服许多人经历的问题。
在这项新研究中，研究团队指出，先前的研究已经表明，像多动症这样的大脑障碍可能导致轻微的视网膜异常。怀疑自闭症也可能如此，研究人员进行了实验来找出答案。
该研究涉及教授 AI 系统识别患有自闭症儿童视网膜的模式。然后，他们使用该系统扫描了 958 名儿童的视网膜图像，其中一半患有自闭症，以确定哪些儿童患有自闭症。系统成功识别了所有这些儿童，并且没有产生任何误报（100% 的准确率）。
系统还分配了一个数字评分，估计被识别为患有自闭症的儿童在谱系上的位置。在这部分工作中，系统的准确率为 48% 至 66%，与标准化测试如自闭症诊断观察量表—第二版的评估相比，效果不那么好。
在他们的实验中，涉及的儿童年龄在 4 至 18 岁之间；因此，目前尚不清楚该系统在更年幼的儿童中是否同样准确（视网膜直到 4 岁时才完全发育）。该团队计划通过进行更多实验来找出答案。
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