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自闭症诊断黑科技:AI会翻译婴儿哭声 {自闭症的症状}

时间:2022-06-23 00:23来源: 作者: 点击:次

Ariana Anderson说，大多数关于自闭症的研究都是在高端白人社区进行的。因此，有色人种儿童被诊断为自闭症，通常比白人同龄人晚1-2年。"解决不同种族之间的健康差距需要更好的数据."

使用这款AI应用的儿童父母应该签署一份协议，允许开发人员通过应用程序录制删除了婴儿个人信息的音频文件，并将其存储在符合HIPAA Act要求的服务器上。该协议还要求用户配合调查，并提供包括目光回避、头部撞击等行为线索。，这有助于确定哪些婴儿更容易出现神经发育问题。

自闭症儿童通常在2-6岁被确诊。医学界普遍认为，如果能在早期发现这些特殊儿童的异常，他们变正常的几率会大大增加。这款可以翻译婴儿啼哭的AI应用可能会大大提前自闭症诊断的时间。

2013年，加州大学洛杉矶分校的计算神经心理学家Ariana Anderson博士创立了ChatterBaby项目。她有四个孩子。她养大前两个孩子的时候，一直不明白孩子哭的原因。第三个孩子的时候，她就能通过哭闹“理解”孩子表达的意思。于是，她萌生了用算法解读婴儿啼哭的想法，并创立了这个项目。

目前，ChatterBaby已经收集了超过1700个婴儿的哭闹数据。希望这个APP不仅能帮助家长了解婴儿的哭声，还能成为一个巨大的数据库。Ariana Anderson和她的团队希望通过这些数据建立一个机器学习模型，通过哭泣来诊断不同类型的自闭症。

日前，《连线》杂志的一篇文章介绍，一款名为Chatterbaby的AI APP可以收集婴儿在不同感受下的哭声，并通过机器对哭声的特征进行分析，告知父母婴儿哭泣的原因。目前，这款APP的功能是分辨哭泣是由于饥饿、烦躁还是疼痛造成的。以后，它将会被用来诊断自闭症。

随着这款APP的发展，也出现了一些不同的声音。布朗危险儿童中心的心理学家斯蒂芬·申科普夫(Stephen Sheinkopf)认为，婴儿的哭声中确实隐藏着许多神经学线索。包括音调、音量和共鸣在内的声学特征可以量化和可视化，但这些线索不足以诊断自闭症。将声音、行为和其他生理数据整合到一个模型中会更合理。

这个自闭症诊断的AI项目需要用到计算神经科学和神经心理学。前者通过数学分析和计算机模拟，模拟和研究大脑的神经系统，研究大脑风格的信息处理模式，从而在计算机中创造出一个大脑。后者将在人的感知、记忆、言语、思维、智力、行为和大脑的功能结构之间建立定量关系，用标记大脑解剖、生理和生化结构的术语解释心理现象或行为。