近日，瑞典卡罗琳医学院的研究团队基于机器学习开发出一个人工智能（AI）大模型，可帮助专家进行孤独症谱系障碍（ASD）的早期筛查。


该研究团队的机器学习数据来源于美国一个招募了约五万名孤独症人群及其家庭成员的研究项目，其中包括15330名确诊儿童和15330名未得到诊断的儿童信息，覆盖了不同年龄段、种族和性别。


根据家长提供的医疗背景及填写的调查问卷，研究团队提取了28项在儿童两岁前可以轻松获得的衡量指标。基于这些数据，研究团队对机器学习大模型进行构建和训练，使其在包含孤独症儿童和非孤独症儿童的大规模数据中寻找这些特征的不同组合模式及其表征关系，并择选出其中性能最优的一个模型，进行进一步数据测试。该AI大模型对约一万名参与者进行了孤独症筛查，结果显示，其识别准确率为78.9％。