机器学习在孤独谱系障碍早期筛查与诊断中的研究进展OA
Research progress of machine learning in early screening and diagnosis of autism spectrum disorder
目的 孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)是一种神经发育障碍,多发生于生命早期.该疾病的全球共识为发现和干预越早,康复效果越显著,后期预后越好.然而,目前临床常用的筛查及诊断量表评价法有一定的局限性和主观性,可能会导致误诊或漏诊.随着机器学习的迅速发展,医疗领域也加大了对智能化的探索,使用机器学习对ASD进行早期筛查逐渐成为可能,增加了诊断的客观性及可信性.本文对机器学习在ASD早期筛查与诊断中的应用研究进行综述,希望为我国ASD儿童的智能化早期筛查与干预手段提供参考.
Autism spectrum disorder(ASD)is a neurodevelopmental disorder that often occurs early in life.The global consensus of the disease is that the more early detection and intervention,the more significant the rehabilitation effect,the better the prognosis in the later stage.However,the current commonly used screening and diagnostic scale evaluation methods have certain limitations and subjectivity,which may lead to misdiagnosis or missed diagnosis.With the rapid development of machine learning,the medical field has also increased the exploration of intelligence,and it is gradually possible to use machine learning for early screening of ASD,increasing the objectivity and credibility of diagnosis.This paper reviews the applications of machine learning in early screening and diagnosis of ASD,with the aim of providing a reference for intelligent approaches for early screening and intervention for children with ASD in China.
常佳;孟凡超;郑毅;赵佳;田音;陈旭
首都医科大学附属北京安定医院 儿科国家精神心理疾病临床医学研究中心 精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室,北京 100088首都医科大学附属北京安定医院 儿科国家精神心理疾病临床医学研究中心 精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室,北京 100088首都医科大学附属北京安定医院 儿科国家精神心理疾病临床医学研究中心 精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室,北京 100088首都医科大学附属北京安定医院 儿科国家精神心理疾病临床医学研究中心 精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室,北京 100088首都医科大学附属北京安定医院 儿科国家精神心理疾病临床医学研究中心 精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室,北京 100088首都医科大学附属北京安定医院 儿科国家精神心理疾病临床医学研究中心 精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室,北京 100088
孤独症谱系障碍早期筛查机器学习深度学习智能化
Autism spectrum disorderEarly screeningMachine learningDeep learningIntelligentize
《发育医学电子杂志》 2026 (1)
58-64,7
北京市医院管理中心临床医学发展专项(YGLX202340)高层次公共卫生技术人才建设项目(学科骨干-01-029,学科带头人-02-01)
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