一款治疗和追踪自闭症的智能手机应用

诊断自闭症可能需要半天或更多的临床观察，这是快速的部分——通常，家庭等待数年只是为了达到这一点。现在，为了加快诊断速度，斯坦福大学的研究人员正在开发一款智能手机应用程序，可以大幅缩短诊断时间。

这款应用程序的核心是一款游戏，它鼓励孩子们把打棒球或快乐的感觉等概念付诸实践。但儿科学和生物医学数据科学副教授丹尼斯·沃尔(Dennis Wall)表示，同样重要的是，这款应用程序需要bob电竞视频初步研究表明，可以通过分析孩子玩耍的视频来判断孩子是否患有自闭症。

在Wu Tsai神经科学研究所的“神经科学:翻译”种子基金的帮助下，Wall、计算机科学教授James Landay和他的同事们正在扩展GuessWhat的功能，不仅仅是一个诊断工具但也许也是一种治疗方法。

沃尔说，“孩子们正在失去一个机会”来获得自闭症的帮助，如果这个项目成功了，它将“解决自闭症诊断的一个关键需求”。

字谜游戏作为诊断工具

沃尔说，《GuessWhat》的最初想法是在玩一款基于智能手机的猜谜游戏时产生的。在这个游戏中，玩家把手机放在额头上，屏幕朝外，这样其他人就能看到暗示——比如宇航员的照片——并试着从他们的朋友的行为中猜测暗示。

沃尔意识到，通过让孩子们表演各种不同的概念——宇航员之类的，还有情感或社交场合他可能会捕捉孩子们的视频，并在视频上使用机器学习算法来确定任何一个孩子患有自闭症的概率。沃尔说，这对诊断和追踪发育进程都很有用。对于父母来说，这可以相对快速地完成，而不必等待数年才能去专业诊所。

沃尔说:“我想，如果我们可以为自闭症做一些这样的事情，那将是非常强大的。”

以下是它目前的工作方式。在父母或其他成年人打开应用程序并登录后，他们把手机举到额头上，屏幕朝外，这样孩子就能看到。然后屏幕上就会显示一张图片——各种表情符号或不同工作或社交场合的人的图片——供孩子表演。然后成年人试着猜图像代表什么。

和平常的字谜游戏不同的是视频。在孩子玩耍时，智能手机的摄像头会捕捉视频，这有两个目的。在最初阶段，沃尔、兰迪和同事们已经知道哪些孩子患有自闭症，哪些没有，重点是分析视频机器学习找出哪些面部表情、动作或其他行为可以区分自闭症患者。由此，该应用程序将学会检测自闭症的指标，然后儿童医生可以使用这些指标对儿童进行筛查，而无需在专门的诊所看到他们。沃尔说，初步实验表明，这一策略是可行的，现在正是扩大团队努力的时候。

猜谜游戏作为治疗

现在，沃尔说，“我们的目标是建立它，这就是种子基金的来源。”有了这笔资金，该团队正准备在更广泛的家庭中进行实地测试，这些家庭将参与下一个版本的应用程序的共同设计。该团队还将继续收集数据，帮助该应用程序更好地区分患有和没有自闭症的儿童。

这笔种子基金还将用于将GuessWhat开发成一款治疗和诊断应用，创建沃尔所说的“行动到数据的反馈循环”。沃尔说:“这可以使我们在对待孩子的同时，用猜什么游戏玩法作为衡量标准来跟踪进展”，从而使他们更能在社交场合中发挥作用。“一旦他们更善于社交，许多人就会从与自闭症一致的延迟发展轨道转向更典型的发展轨道。”

在接下来的几个月里，沃尔和他的同事将与临床医生合作，将两种标准的自闭症疗法的元素，即离散试验学习和关键反应训练，纳入《猜猜看》。这些疗法的一些特点，比如教孩子区分情绪的抽认卡和强调模仿和社会互动的游戏，可能相对容易在儿童教育中实施智能手机应用沃尔说。最终，他们希望在未来几年的某个时候为临床试验做好准备，以测试GuessWhat的治疗价值。

但最重要的目标可能只是简单地跟踪大量数据——例如，做出了哪些诊断决定以及为什么做出诊断决定。“总的来说，医学界在档案管理方面做得不好，”沃尔说。“所以，当医生的办公室里发生了什么事情——用听诊器检查呼吸异常、发育迟缓的视觉屏幕、眼睛屏幕——大部分促使医生做出决定的因素都丢失了。”通过存储大量儿童玩游戏的数据，研究人员在试图了解游戏内容时有了更好的切入点自闭症以及如何解决它。

沃尔说:“以前从来没有人获得过这样的数据。“这为今后的儿童健康发展创造了更多的机会。”