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人工智能在孤独症谱系障碍儿童临床诊断中的应用研究综述

2021-02-13王海静王志丹邢冰冰

陕西学前师范学院学报 2021年8期
关键词:人工智能儿童研究

王海静,王志丹,邢冰冰

(江苏师范大学教育科学学院,江苏徐州 221006)

一、引言

孤独症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder,ASD)是儿童发育早期出现的一种发展性障碍,其核心症状为社会交往和沟通障碍、兴趣范围狭窄、行为刻板或异常[1]。我国在2019 年发布的《中国孤独症教育康复行业发展状况报告Ⅲ》中指出,现阶段我国孤独症发生率不低于1%,即14亿人口中至少有1000 万的孤独症人口,其中200万孤独症患者是儿童,并且孤独症人口正以每年近20 万的数量持续增长[2]。2016 年美国疾病控制与预防中心发布的自闭症发生率数据是1:68,而2018 年已经增长到了1:59[2]。由于患病率不断攀升,加之诊断资源严重匮乏,孤独症已逐渐演变成全球性重大公共卫生问题。

孤独症的症状在2~3 岁的儿童中更容易识别[3-5],早期筛查有助于把握最佳干预时机,从而有效改善孤独症儿童的发展处境[6]。但是,大部分儿童往往因为筛查诊断不及时而错失了最佳干预期。在美国,孤独症诊断的平均年龄约为4岁,这已远远迟于最佳干预时机。8 岁之前仍未确诊的儿童,未来干预治疗的可能性更是微乎其微[7]。因此,为保障孤独症儿童获得有效干预,首先应重视孤独症的早期筛查与诊断工作。

现有的孤独症儿童诊断模式虽在一定程度上有所进步,但也存在一些问题,如耗时长、过程繁琐枯燥、价格高昂等导致传统诊断模式的弊端日益凸显[8]。此外,由于传统的诊断方式仍较多依赖医生的临床诊断,对于一些生物化学指标难以进行客观评定,不同从业医生的专业水准和经验阅历也大不相同,这就不可避免地导致主观因素干扰结果判断,对结果的客观性造成影响[9]。……

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