使用 LLM 了解如何诊断自闭症

快速阅读: 《UdeM 新闻》消息，研究建议利用人工智能辅助诊断自闭症，弥补传统方法的不足。该研究由加拿大科学家完成，强调基于数据的标准修订，并展示跨学科合作的重要性。

在诊断自闭症——这种影响全球约八千万人的发育变异时，当前的医疗从业者过于聚焦于儿童不善于社交的表现，却忽略了他们对事物的兴趣以及他们自然且自发的行为模式。因此，为了实现更精确的评估，卫生部门应当借助人工智能的强大分析能力，并结合临床医生的经验，制定更为精准的诊断标准。这项研究由加拿大的神经科学家提出，并于今日发表在《细胞》期刊上。共同资深作者、蒙特利尔大学精神病学领域的临床研究人员劳伦特·莫通表示：“我们提议的数据驱动型自闭症标准修订，将以临床确定性为基础，这将弥补以往由专家小组和人类判断所完成工作的不足，但人类也可能存在错误。”

共同第一作者、UdeM精神病学临床副教授埃米特·拉博特补充道：“这一项目体现了麦吉尔大学与UdeM合作的成功。我们希望研究成果能够为自闭症群体的诊断及支持带来积极的影响。”

这项研究由隶属于麦吉尔大学和UdeM的魁北克人工智能研究所（Mila）的科学家丹尼洛·巴佐克、杰克·斯坦利·希瓦·雷迪和尤金·贝利洛夫斯基主导完成。斯坦利和巴佐克还与麦吉尔大学附属的蒙特利尔神经病学研究所医院（The Neuro）有所联系。

这项研究不仅为自闭症的诊断提供了新的视角，还展示了跨学科合作的力量，为未来的医学进步奠定了坚实的基础。

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