袁玉琢 骆 方

    人工智能辅助的自闭症早期患者的筛查与诊断*

    袁玉琢1骆 方2

    (1中国基础教育质量监测协同创新中心;2北京师范大学心理学部, 北京 100875)

    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。

    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

    1 引言

    根据美国精神医学学会出版的第五版精神障碍诊断和统计手册(the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5th edition, DSM-5), 自闭症谱系障碍(Autism spectrum disorder, ASD)也被称为孤独症, 被定义为一种由神经系统发育失调导致的广泛发育障碍疾病(Hodges et al., 2020), 以社交(沟通)障碍和重复刻板的行为及兴趣为主要临床表现, 多见于儿童。

    据世界卫生组织报道的2019年流行病学调查估计, 全世界每160名儿童就有1名罹患自闭症, 呈逐年上升的趋势。美国疾病控制与预防中心报告, 2016年美国的自闭症发病率为1/68, 至2020年美国的自闭症发病率已经达到1/59 (Maenner et al., 2020)。在中国, 受限于起步晚和专业诊断人员的稀缺, 尚无权威的儿童自闭症流行病学数据。2014年首次发布的《中国自闭症儿童发展状况报告》提到中国儿童自闭症患病率约为1%, 2020年对中国6～12岁儿童自闭症流行病学的首次全国性评估研究显示, 自闭症患病率为0.70% (Zhou et al., 2020)。根据《中国孤独症(自闭症)教育康复行业发展状况报告Ⅲ》推算, 我国自闭症患者超过1000万, 其中0～12岁患者超过200万, 以每年近20万的速度增长 ......