自闭症谱系障碍诊断中的人工智能:对面部,声音和文本分析方法的全面审查
Fatemeh Mohammadi1, Hassan Shahrokhi2,3, Afsoon Asadzadeh1
1Department of Health Information Technology, School of Management and Medical Informatics Tabriz University of Medical Sciences Tabriz East Azerbaijan Iran.
Health science reports
|November 19, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过分析面部,语音和文本数据,在自闭症谱系障碍 (ASD) 诊断方面表现有前途. 这些人工智能工具可以增强传统方法,可能导致ASD的早期干预.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机科学 计算机科学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种复杂的神经发育状况,影响社会互动和行为.
- 传统的自闭症诊断依赖于耗时,主观的观察和采访技术.
- 人工智能 (AI) 提供了更有效,更客观的ASD诊断支持的潜力.
研究的目的:
- 审查人工智能在诊断自闭症谱系障碍 (ASD) 的应用.
- 专注于使用面部,语音和文本数据分析来识别自闭症的AI方法.
主要方法:
- 在主要的科学数据库 (PubMed,科学网,Scopus,谷歌学者) 进行全面的文献搜索.
- 遵守PRISMA系统审查方法检查清单.
- 使用叙事方法进行定性数据合成.
主要成果:
- 深度学习模型在面部分析中实现了高准确度 (高达99%) 识别自闭症相关特征.
- 使用机器学习和深度学习的语音分析在检测语音异常方面显示了70-98%的准确性.
- 自然语言处理 (NLP) 技术显示出识别文本中自闭症语言标志物的潜力.
结论:
- 人工智能显著有助于诊断自闭症谱系障碍 (ASD).
- 人工智能驱动的诊断工具可以补充传统方法,促进早期干预.
- 提高诊断效率和客观性可以改善ASD患者的结果.
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