自閉癥譜系范疇的神經(jīng)發(fā)育性疾病通常要到孩子幾歲時才會被確診，但那時對患者的干預(yù)和治療已過了最佳時期。近日發(fā)表在美國《國家科學(xué)院學(xué)報》上的一項新研究顯示，利用人工智能分析瞳孔變化或心率波動可幫助盡早診斷這類疾病。此前研究發(fā)現(xiàn)，自閉癥譜系障礙患者的大腦膽堿能神經(jīng)環(huán)路異常，而大腦膽堿能神經(jīng)環(huán)路異常會伴隨患者瞳孔自發(fā)擴張或收縮以及心率異常。

美國波士頓兒童醫(yī)院的研究人員觀察了實驗鼠的瞳孔變化，發(fā)現(xiàn)在實驗鼠的自閉癥癥狀出現(xiàn)之前，其瞳孔擴張和收縮就已經(jīng)發(fā)生了改變。基于對這些實驗鼠約60小時的觀察，研究人員“訓(xùn)練”了一種深度學(xué)習(xí)算法，用以識別出異常的瞳孔變化模式。然后研究人員用這個算法分析了35名患有瑞特綜合征的女孩以及對照組的40名正常女孩的瞳孔變化情況。瑞特綜合征是屬于自閉癥譜系范疇的神經(jīng)發(fā)育性疾病，患者智力遲鈍并會出現(xiàn)類似自閉癥的癥狀。為避免檢測瞳孔造成被檢測對象的不安，研究人員使用心率波動作為量化標(biāo)準(zhǔn)。研究人員發(fā)現(xiàn)，該算法仍成功識別出了患有瑞特綜合征的女孩，一兩歲嬰幼兒診斷準(zhǔn)確率為80%。