新华社北京8月5日电自闭症谱系类别的神经发育性疾病通常要到孩子多大才能确诊，但那时，干预和治疗的最佳时期已经过去。最近，发表在《美国国家科学院院刊》上的一项新研究表明，利用人工智能分析瞳孔变化或心率波动有助于尽早诊断此类疾病。
以往的研究发现，自闭症谱系障碍患者的大脑胆碱能神经回路异常，会伴有瞳孔自发扩张或收缩，心率异常。
波士顿儿童医院的研究人员观察了实验小鼠的瞳孔变化，发现在实验小鼠出现自闭症症状之前，瞳孔的扩张和收缩已经发生了变化。基于对这些实验小鼠大约60小时的观察，研究人员“训练”了一种深度学习算法来识别异常的瞳孔变化模式。
然后，研究人员使用该算法分析了35名瑞德综合征女孩和40名对照组正常女孩的瞳孔变化。瑞德综合征是一种属于自闭症谱系的神经发育疾病，具有精神发育迟滞和自闭症样症状。
为了避免因检测瞳孔而引起的焦虑，研究人员使用心率波动作为量化标准。研究人员发现，该算法仍能成功识别出患有瑞德综合征的女孩，一两岁婴儿的诊断准确率为80%。(b)(9)
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