瑞典开发AI大模型，助力孤独症早期筛查

日前，瑞典一个研究团队开发出一个人工智能（AI）大模型，可以帮助专家进行孤独症谱系障碍的早期筛查。研究结果显示，该系统的准确率可达约80%。

瑞典卡罗琳医学院的研究团队在《美国医学会杂志·网络开放》期刊上发表论文，表示他们的机器学习数据来源于美国一个招募了约5万名孤独症人群及其家庭成员的研究项目，其中包括15330名确诊儿童和15330名未得到诊断的儿童信息，覆盖了不同年龄段、种族和性别。

根据家长提供的医疗背景及填写的调查问卷，研究团队提取了28项在儿童2岁前可以轻松获得的衡量指标，如第一次做出微笑表情的时间点等。基于这些数据，研究团队对机器学习大模型进行构建和训练，使其在包含孤独症儿童和正常儿童的大规模数据中寻找这些特征的不同组合模式及其表征关系，并择选出其中性能最优的一个模型，进行了进一步数据测试。

这个AI大模型对大约1万名参与者进行了孤独症筛查。测试结果显示，其识别准确率为78.9%，其中针对2岁以下儿童的准确率为78.5%，2-4岁儿童的准确率为84.2%，4-10岁儿童的准确率为79.2%。

然而，在对另一组参与者数据进行筛查时，准确率仅有68%。研究团队表示，该模型仍需要进一步优化，未来也会考虑结合使用诸如眼动追踪等技术。据悉，这并不是研究人员第一次尝试用AI进行孤独症早期筛查，此前曾有相关研究，将AI技术与儿童视网膜扫描相结合进行识别。