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据新华社报道，自闭症谱系中的神经发育性疾病通常要到孩子多大才能确诊，但当时对患者的干预和治疗已经过了最佳时期。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%。
研究人员表示，这种非侵入性且易于评估的方法可以用作婴儿神经发育问题的筛查工具，并跟踪他们的发育。该算法不仅可以为赖特综合征等自闭症谱系障碍提供早期预警信号，还可以监测患者未来对治疗的反应。
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