人工智能辅助的自闭症早期患者的筛查与诊断

作     者：袁玉琢 骆方 YUAN Yuzhuo;LUO Fang

作者机构：中国基础教育质量监测协同创新中心 北京师范大学心理学部北京100875 

出 版 物：《心理科学进展》 (Advances in Psychological Science)

年 卷 期：2022年第30卷第10期

页      面：2303-2320页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 040203[教育学-应用心理学] 04[教育学] 

基　　金：国家自然科学基金联合基金项目(批准号:U1911201)。 

主　　题：自闭症谱系障碍 自闭症早期筛查与诊断 自闭症智能化识别 人工智能 多模态数据 

摘      要：自闭症谱系障碍(Autistic Spectrum Disorders,ASD)的症状早在婴幼儿期就会显现,越早发现,越早干预,治疗效果越好。传统自闭症早期筛查与诊断在评估方法、流程上存在局限,无法满足大规模筛查和诊断需求。随着人工智能技术的快速发展,使用智能化方法进行自闭症早期大规模无感筛查与诊断逐渐成为可能。近10年间,国内外对自闭症智能化识别方法的探索在经典任务行为、面部表情和情绪、眼动、脑影像、运动控制和运动模式、多模态6个领域积累了丰富的研究成果。未来研究应围绕构建国内自闭症早期智能医学筛查与诊断体系,开发针对婴幼儿患者的筛查工具,构建融合多模态数据的自闭症婴幼儿智能化识别模型,建立结合脑影像技术的自闭症精细化诊断方法等方面来开展。