研究人員正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來篩查兒童的自閉癥

人工智能自閉癥深度學(xué)習(xí)特色機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)科學(xué)神經(jīng)科學(xué)視頻NEUROTECH3分鐘閱讀簡介：借助從在線應(yīng)用程序收集的數(shù)據(jù)，研究人員開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法在確定與ASD相關(guān)的行為子集方面準(zhǔn)確率為90%。五年多來，杜克大學(xué)工程學(xué)院和杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員一直在努力創(chuàng)建一個可以幫助篩查幼兒自閉癥的應(yīng)用程序。根據(jù)去年第一次試點研究的結(jié)果，他們的工作正在引發(fā)關(guān)于自閉癥譜系障礙(ASD)的新見解，并有可能改變兒童的發(fā)展過程如何被篩選和監(jiān)測。

“繼續(xù)發(fā)展自閉癥的嬰兒通常不會注意社交線索，”杜克自閉癥和大腦發(fā)育中心主任杰拉爾丁道森在最近發(fā)表在“連線”雜志上的一篇文章中說道。“他們對非社交事物更感興趣，比如玩具或物品。他們的情緒表達(dá)也較少。他們微笑得更少，特別是對積極的社交活動的回應(yīng)。“

該應(yīng)用程序首先管理照顧者同意書和調(diào)查問題，然后使用手機(jī)的“自拍”相機(jī)收集幼兒反應(yīng)的視頻，同時他們觀看電影，旨在引發(fā)設(shè)備屏幕上的自閉癥風(fēng)險行為，如情緒和注意模式。

孩子反應(yīng)的視頻被發(fā)送到研究的服務(wù)器，自動行為編碼軟件跟蹤孩子臉上視頻標(biāo)志的移動并量化孩子的情緒和注意力。例如，響應(yīng)于漂浮在屏幕上的氣泡的短片，視頻編碼算法尋找表示喜悅的臉部運動。

最初的研究，從知情同意到數(shù)據(jù)收集和初步分析，是使用Apple Store免費提供的應(yīng)用程序，基于Apple的ResearchKit開源開發(fā)平臺。

通過該應(yīng)用程序，杜克團(tuán)隊能夠收集大約1,700名兒童的行為數(shù)據(jù) - 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過ASD研究中通常發(fā)現(xiàn)的50至100名兒童。該圖像屬于公共領(lǐng)域。

電氣和計算機(jī)工程教授Guillermo Sapiro正在使用名為TensorFlow和PyTorch的亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和工具來構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將兒童的面部表情和眼球運動與潛在的ASD癥狀聯(lián)系起來。他的團(tuán)隊還使用這些云計算工具為他們收集的圖像和視頻開發(fā)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于隱私過濾器。

通過該應(yīng)用程序，杜克團(tuán)隊能夠收集大約1,700名兒童的行為數(shù)據(jù) - 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過ASD研究中通常發(fā)現(xiàn)的50至100名兒童。有了這么多的數(shù)據(jù)，研究人員到目前為止發(fā)現(xiàn)該應(yīng)用程序?qū)δ承┬袨樽蛹臏?zhǔn)確率接近90%