首页 > 资讯 > 多动症 > 正文
2021-12-10 07:45

人工智能如何帮助儿童筛查自闭症

How AI could help screen for autism in children

对于患有自闭症谱系障碍(ASD)的儿童来说,早期得到诊断在改善行为、技能和语言发展方面有很大的不同。尽管它是最常见的发育性残疾之一,在美国每54个孩子中就有1个受影响,但要诊断它并不容易。

没有实验室测试,也没有单一的遗传原因——相反,临床医生观察孩子的行为,并根据问卷调查对孩子的照顾者进行结构化的访谈。但这些问卷内容广泛、复杂,并非万无一失。

“在试图辨别和划分自闭症谱系障碍等复杂状况时,知道该问什么问题,以及按什么顺序提问变得很有挑战性。”南加州大学教授Shrikanth Narayanan, Niki和Max Nikias工程学主席,电气和计算机工程、计算机科学、语言学、心理学、儿科学和耳鼻喉科教授说。

“因此,这个系统很难管理,可能会产生假阳性,或将ASD与其他共病情况混淆,如注意缺陷多动障碍(ADHD)。”

结果,许多儿童在关键时刻没有得到他们需要的治疗。

一个由南加州大学计算机科学研究人员领导的跨学科团队,与临床专家和自闭症研究人员合作,希望通过创建一个更快、更可靠和更容易使用的系统来检测自闭症儿童,从而改善这一状况。这种基于人工智能的方法采用计算机自适应测试的形式,由机器学习提供动力,帮助临床从业人员根据护理人员之前的回答,实时决定下一步该问什么问题。

“我们想最大化面试通过引导临床医生的诊断能力与一个算法,可以更好奇如果需要,但也会努力没有问更多的问题比它需要,”研究报告的主要作者Victor Ardulov Narayanan计算机科学博士生建议。“通过这种方式训练算法,你可以利用目前收集到的信息优化它,使其尽可能有效。”

除了Narayanan和Ardulov,发表在《科学报告》上的这项研究的共同作者是Victor Martinez和Krishna Somandepalli,他们都是南加州大学最近的博士毕业生;加州大学旧金山分校的自闭症研究人员郑舒婷、艾玛·萨尔兹曼和Somer Bishop;以及加州大学洛杉矶分校的凯瑟琳·洛德。

20个问题的游戏

在这项研究中,由计算机科学家和临床心理学家组成的研究团队专门研究了学龄儿童自闭症谱系障碍和多动症的区别。ASD和ADHD都是神经发育障碍,它们经常被误诊为彼此——儿童因ADHD而表现出的行为,如冲动或社交笨拙,可能看起来像自闭症,反之亦然。

因此,儿童可能会被标记为有可能患有他们可能没有的疾病,这可能会推迟正确的评估、诊断和干预。事实上,根据疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)和华盛顿大学(University of Washington)的一项研究,多达9%的儿童可能被诊断为自闭症。

为了帮助做出诊断,医生通过收集病史并向看护人询问开放性问题来评估孩子的沟通能力和社会行为。例如,问题包括重复性行为或特定的仪式,这些可能是自闭症的特征。

在这个过程的最后,一个算法会帮助从业者计算出一个分数,这将作为诊断的一部分。但是提问的问题并不会根据受访者的回答而改变,这可能会导致信息重叠和冗余。

Ardulov说:“我们拥有所有这些数据,并在最后处理所有数据,这并不是一个好的诊断过程。”“诊断更像是在玩一个由20个问题组成的游戏——接下来我可以问什么问题来帮助我更有效地诊断?”

最大限度地提高诊断的准确性

相反,研究人员的新方法就像一个智能流程图,根据受访者之前的回答进行调整,并在获得更多有关孩子的数据时推荐下一步问哪个问题。

例如,如果孩子能够进行对话,可以认为他们具有语言沟通技巧。Ardulov说:“因此,我们的模型可能会建议,首先询问演讲方面的问题,然后根据回答来决定是否询问会话技能——这有效地平衡了最小化查询和最大化收集的信息。”

他们使用q学习——一种基于奖励理想行为和惩罚不理想行为的强化学习训练方法——来建议跟踪哪些项目,以区分障碍并做出准确的诊断。

Ardulov说:“我们没有在最后处理这些回答,而是说:在这个过程中,这里有一个最好的问题。”“因此,当提供的信息较少时,我们的模型能够更好地做出预测。”

研究人员说,这项测试并不是为了取代合格的临床医生的诊断,而是为了帮助他们更快、更准确地做出诊断。

Ardulov说:“这项研究有可能使临床医生更有效地完成诊断过程——无论是以更及时的方式,还是通过减轻一些认知压力,这已被证明可以减少倦怠的影响。”

“它还可以帮助医生更有效地对患者进行分类,并通过一种基于应用程序的家庭筛查方法,接触到更多的人。”

Narayanan说,虽然在这项技术投入临床应用之前还有很多工作要做,但它是诊断社交障碍的自适应界面的一个有希望的概念证明,可能还有更多。

Narayanan说:“这种方法真的很重要,因为它不仅适用于自闭症谱系障碍。”“它还可以帮助诊断一生中许多精神和行为健康状况,并在全球范围内帮助诊断,包括焦虑症、抑郁症、成瘾和痴呆症,这些都依赖于相似的程序来理解和治疗它们。”