新華社北京8月22日電（孔梓萱）近日，瑞典一個研究團隊基于機器學習開發出一個人工智能（AI）大模型，可以幫助專家進行孤獨癥譜系障礙（ASD）的早期篩查。ASD通常簡稱為孤獨癥或自閉癥。研究結果顯示該系統的準確率可達約80%。
據世界衛生組織估計，全世界大約每100名兒童中就有1人患孤獨癥。然而，僅有約四分之一的孤獨癥兒童在3歲前被診斷發現。而早期發現、早期行為干預和教育可顯著提升孤獨癥兒童的社交和認知功能。
瑞典卡羅琳醫學院的研究團隊在《美國醫學會雜志·網絡開放》期刊上發表論文介紹說，他們的機器學習數據來源于美國一個招募了約5萬名孤獨癥人群及其家庭成員的研究項目，其中包括15330名確診兒童和15330名未得到診斷的兒童信息，覆蓋了不同年齡段、種族和性別。
根據家長提供的醫療背景及填寫的調查問卷，研究團隊提取了28項在兒童2歲前可以輕松獲得的衡量指標，如第一次做出微笑表情的時間點等。基于這些數據，研究團隊對機器學習大模型進行構建和訓練，使其在包含孤獨癥兒童和非孤獨癥兒童的大規模數據中尋找這些特征的不同組合模式及其表征關系，并擇選出其中性能最優的一個模型，進行了進一步數據測試。
該AI大模型對約10000名參與者進行了孤獨癥篩查。測試結果顯示，其識別準確率為78.9%，其中針對2歲以下兒童的準確率為78.5%，2至4歲兒童的準確率為84.2%，4至10歲兒童的準確率為79.2%。
然而，在對另一組參與者數據進行篩查時，準確率僅有68%。研究團隊表示，該模型仍需要進一步優化，未來也會考慮結合使用諸如眼動追蹤等技術。這并不是研究人員第一次嘗試用AI進行孤獨癥早期篩查，此前曾有相關研究將AI技術與兒童視網膜掃描相結合進行識別。