新方法使用人工智能来筛查胎儿酒精谱系障碍

南加州大学（USC），女王大学（安大略省）和杜克大学的科学家开发了一种新工具，可以快速且经济地筛选儿童诱导胎儿酒精谱系障碍（FASD），使更多全球偏远地区的儿童能够获得更多的儿童。

该工具使用相机和计算机视觉记录儿童的模式眼球运动当他们观看多段一分钟的视频，或看向或远离目标，然后识别出与其他观看相同视频或目标的孩子所记录的眼球运动模式不同的模式。研究人员将不正常的眼球运动标记为可能患有FASD的儿童，需要医疗保健人员进行更正式的诊断。

该技术在研究中描述了“通过眼球运动，心理测量和神经影像数据数据检测儿童/青少年，”陈章，Angelina Paolozza，Po-He tseng，James N.Reynolds，Douglas P. Munoz和劳伦特ITTI出现在神经学前沿。

据论文的相应作者，劳伦特ITti，欧盟的计算机科学，心理学和神经科学教授，FASD仍然很难诊断 - 专业诊断可能需要很长时间，目前的工作占据了一整天的工作。

“没有一种简单的血液测试可以诊断FASD。它是一种谱系障碍，有广泛的障碍。这在医学上是非常具有挑战性的，并且会与其他疾病并存。目前的黄金标准是主观的，因为它涉及一系列的测试和临床评估。这也很昂贵。”

ITTI表示，他和他的同事们认为这项研究是因为他们觉得一个筛选工具可能能够达到可能存在风险的更多儿童。据估计，数百万儿童将被诊断出来胎儿酒精谱系障碍（FASD）。这种情况，当在儿童生命中未被诊断出来时，可以产生次要认知和行为残疾。

“新的筛选程序只涉及相机和电脑屏幕，并且可以应用于非常幼儿。只需10到20分钟，在大多数情况下，博士们说USC和纸张第一作者的神经科学研究生课程。“在此后面的机器学习管道在几分钟内给出了客观和一致的估计。”

虽然这种计算机视觉工具并不打算取代专业人员的全面诊断，但它的目的是提供重要的反馈，以便父母可以确保他们的孩子们专业人士看到并接受早期认知学习和潜在的行为干预措施。

对Itti来说，这不是第一次尝试使用计算机视觉来监测眼球运动，以筛查神经和认知状况。伊蒂长期致力于视觉注意力的建模。在过去的十年里，他还将同样的技术应用于筛查注意力缺陷障碍(Attention Deficit Disorder)和帕金森氏症(Parkinson’s disease)。

“有时人们可能会告诉你，你只在日常生活中使用10％的大脑。但只要你睁开眼睛并在你面前处理视觉世界，你已经超过70％的大脑都参与了。你的眼睛 -电机系统如此复杂，如果你的大脑发生了什么，你的眼睛会给某种签名，“ITti说。

这种筛选工具的影响可能是显著的。研究合著者FASD专家詹姆斯·雷诺兹,谁是临时首席科学官孩子大脑健康网络,说,“对经济的影响FASD跨多个系统,包括卫生保健、教育、刑事司法,以及个人的生产力损失成本FASD和他们的照顾者。据估计，在加拿大和美国，FASD每年的平均成本在每人22000美元到24000美元之间，因此对整个社会的影响是数十亿美元。无法回避的事实是，FASD是一个重大的公共卫生问题，与巨大的经济和社会成本相关。”

USC的ITTI有很多关于如何通过移动单元，应用程序或药房在等待处方使用的免费筛选工具中实现该筛选工具的想法。他说，'这可能是你大脑的血压监测系统。“

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