团队为居住在自闭症频谱上的教学孩子构建个人AI

UTSA建立了一种可穿戴设备和人工智能实验室，提供精确的治疗计划，以改善患有自闭症谱系障碍（ASD）的人的学习。

研究人员将自动化数据收集和分析可用作AI-Augmented治疗专业的行为传感数据。AI-Unumented学习和应用行为分析Abai Lab是UTSA儿童和青少年政策研究所（CAPRI）的合资者，以及AI安全的AI实验室，无论是UTSA。

这些结果可用于AR / VR，GamePlay和其他数字平台，以创造更大的处理和标准化。

“随着应用行为分析，我们受到人类观察者可以收集的数据的限制，同时也与孩子互动，”教育与人类发展学院教育心理学副教授莱斯利斯·莱斯利说卡普里。“我们的临床医生有一个巨大的负担来处理信息并为孩子做好干预。AI将此负载缩小。”

根据自闭症研究，诊断和治疗ASD可能是困难的，因为没有医疗测试。医生或行为分析师依靠孩子的行为和发展，以制定诊断和治疗计划，但该计划得到结果并提供行为治疗依靠冗长数据采集，专家与孩子互动的观察，治疗和办公时间。此外，ASD本身的医疗培训变化而不是均匀，这可能导致不同的治疗计划和误诊。

虽然ASD没有治愈，但文献表明早期诊断有助于改善与这种情况生活的行为结果。有几种类型的治疗如应用行为分析，职业治疗，语音疗法，物理治疗和药理学治疗可用。

“智能健康和行为传感平台将基于我们所知，为孩子的个人资料最为了解，”智能健康和行为传感平台将提出建议，“Neely解释说。“那么临床医生将实施它。我们不必脱离（从互动）来获取数据或脱离以评估数据。我们放大了这些人的使用。”

ABAI实验室的架构使用侵入性和非侵入性传感器，例如Microsoft头部齿轮，摄像机和可穿戴物品，以捕获来自儿童的极端运动，语音和心率等数据。然后沿着用于识别ASD的四个维度分析该数据：重复行为，延迟和迷失方语言，社会互动受损和受限制的兴趣范围。然后，该算法将创建定义个性化的治疗计划和儿童活动以继续加强和学习的参数。

UTSA研究人员已经安装了传感器和摄像机，并一直在测试AI。夏季，该平台将首先关注睡眠模式以及他们如何预测ASD儿童的白天行为。

根据疾病控制和预防的中心，在54名儿童中发生自闭症谱系障碍。无论种族，种族和经济背景如何，都会出现这种情况。然而，它与男孩比女孩更普遍的四倍。有ASD的人有不同的学习方式，关注或对事物做出反应。亚摩杜的迹象在幼儿期间开始，是终身状态。

这种智能健康和行为传感平台可用于门诊诊所和学校;整合到远程医防平台，以方便服务进入生活在农村和剥夺服务区域的人;并在持续的Covid-19大流行等紧急情况下杠杆。处理后的数据和结果可用于动态影响虚拟环境，学习结构，治疗计划的精度，效果和常规的掺入数字平台促进更加接受治疗效果的干预和泛化。

“AI不会取代人类。在行为疗法中，您需要人类的连接，”Neely说。

Abai平台与Shadi Ghafghazi，Amarie Carnett，Arun Das，以及计算机科学与信息技术副教授Paul Rad，Aila Lab主任。

UTSA计划在夏季结束时有更多的结果，以便弥合AI如何改善个性化治疗的知识差距。资金要求已经提交了国家科学基金，以获得额外的技术支持。卡普里和AILA之间的这项工作是跨学科方法的一个例子，即UTSA愿景的一部分，以解决世界的最宏伟的挑战。

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