通过人工智能方法对自闭症谱系障碍查的审查
Si-Jia Jia1, Jia-Qi Jing1, Chang-Jiang Yang2,3
1Faculty of Education, East China Normal University, Shanghai, China.
Journal of autism and developmental disorders
|June 6, 2024
概括
人工智能 (AI) 显示出早期自闭症谱系障碍 (ASD) 查的前景,使用目光和声音等标记. 需要进一步增强人工智能模型,以提高准确性和及时干预.
科学领域:
- 发育儿科 发育儿科
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 自闭症谱系障碍 (ASD) 的患病率正在上升,需要早期检测.
- 早期儿童的微妙发育差异需要先进的诊断工具.
- 人工智能 (AI) 提供了自动化ASD早期查的潜力.
研究的目的:
- 审查对人工智能为早期ASD识别提供动力的方法的研究.
- 识别用于基于AI的ASD查中的关键标记.
- 评估当前AI选方法的有效性.
主要方法:
- 在主要科学数据库 (Web of Science,PubMed,Scopus等) 进行系统的文献搜索. ) 的情况.
- 包括2013年1月至2023年11月期间发表的43篇文章.
- 识别识别标记的分类.
主要成果:
- 识别标记分为五大类:凝视行为,面部表情,运动运动,语音特征和任务执行.
- 人工智能选准确度在62.13%至100%之间.
- 敏感度和特异性分别从69.67%到100%和54%到100%不等.
结论:
- 人工智能识别是识别自闭症儿童的一个有希望的工具.
- 通过多式联络方法增强人工智能选模型对于提高准确性至关重要.
- 及时干预和治疗可以通过更准确的AI驱动的ASD识别来促进.


