平安医疗国内新突破，算法或许能早期诊断自闭症 {自闭症的症状}
最近，一篇关于自闭症诊断的论文发表在《细胞神经科学前沿》杂志上。该论文由平安集团人工智能研究所和北京协和医院联合开发，预计将为中国数百万自闭症儿童带来福音。
中国平安医疗希望这种创新方法在经过严格的前瞻性临床试验和监管机构批准后，能够发挥其作为自闭症诊断方法的临床价值。平安人工智能研究院和协和医院正在探索如何进一步合作，为“健康中国”带来科学的实践和运营路径。
不知道什么原因，虽然专家发现自闭症患者有很多代谢变化，但仍然没有准确简便的诊断方法。平安人工智能研究所和北京协和医院的研究团队采用检测儿童尿液中有机酸代谢谱的方法来判断自闭症的风险，为未来的临床应用奠定了基础。
通过严格的交叉检验，XGBoost算法在本研究中使用所有有机酸时的AUC(ROC曲线面积)达到0.94，远高于国际研究报道的最好结果0.91，创造了自闭症诊断准确率的新纪录。通过算法筛选，仅含20种有机酸的模型的AUC也达到了0.93，说明较少的检测就能取得较好的结果，为临床应用奠定了基础。
论文中提到，研究团队还采用了XGBoost算法，这种算法在相关代谢谱分析中很少尝试。XGBoost是一种基于树模型的集成学习方法，能够很好地拟合非线性关系，避免过拟合。
这篇论文的中文标题是“尿液有机酸作为中国儿童自闭症的潜在生物标志物”。研究人员找到了一种客观、准确、方便、经济的自闭症诊断方法，可以在早期发现和诊断自闭症儿童，从而为早期干预和治疗提供了可能。本文提出的XGBoost算法是世界上第一个基于中国儿童的自闭症诊断算法。
平安集团首席科学家肖静表示，通过创新的研究方法，利用XGBoost算法检测儿童尿液中的有机酸来诊断自闭症，准确、便捷，有可能在临床上得到广泛应用。由于统计数据全部基于中国儿童，因此该方法在中国具有极高的潜在临床应用价值。
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