据新华社北京月5日电 自闭症谱系范畴的神经发育性疾病通常要到孩子几岁时才会被确诊，但那时对患者的干预和治疗已过了最佳时期。近日发表在美国《国家科学院学报》上的一项新研究显示，利用人工智能分析瞳孔变化或心率波动可帮助尽早诊断这类疾病。
　　美国波士顿儿童医院的研究人员观察了实验鼠的瞳孔变化，发现在实验鼠的自闭症症状出现之前，其瞳孔扩张和收缩就已经发生了改变。基于对这些实验鼠约6 0小时的观察，研究人员“训练”了一种深度学习算法，用以识别出异常的瞳孔变化模式。
　　然后，研究人员用这个算法分析了35名患有瑞特综合征的女孩以及对照组的40名正常女孩的瞳孔变化情况。瑞特综合征是属于自闭症谱系范畴的神经发育性疾病。
　　为避免检测瞳孔造成被检测对象的不安，研究人员使用心率波动作为量化标准。研究人员发现，该算法仍成功识别出了患有瑞特综合征的女孩，一两岁婴幼儿诊 断 准确 率为80%。
　　研究人员表示，该算法不仅可以为瑞特综合征等自闭症谱系障碍提供早期预警信号，未来也可以用于监测患者对治疗的反应。