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研究人员开发AI预测婴儿发育障碍
2018年07月12日 由 浅浅 发表
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有出生并发症的儿童在统计学上更有可能在以后的生活中出现认知和身体障碍。例如，根据发表在著名医学杂志《英国医学杂志》上的2017年的一项研究，早产婴儿的发育延迟率更高。研究人员已经证明，手臂和腿部的运动可以帮助区分典型和非典型的发展，但问题是：它们很难在婴儿时期就被发现。
南加州大学（USC）和马德里卡洛斯三世大学的一个团队开始在可穿戴设备和机器学习算法的帮助下开发解决方案。他们在Arxiv上发表的论文中（“Predicting Infant Motor Development Status using Day Long Movement Data from Wearable Sensors”）描述了方法，对肢体运动模式进行分类，以预测婴儿是否可能在以后生活中发生神经缺陷。
“研究已经证明，运动变量，如踢腿频率，时空组织，以及相互关节和肢内协调，在具有典型发育的婴儿和处于危险中的婴儿之间是不同的......包括婴儿智力障碍，脊髓脊膜突出，唐氏综合症，以及早产。”
该团队从USC的婴儿神经运动控制实验室提供的数据集中获取，该实验室包含从加速度计，陀螺仪和绑在婴儿脚踝上的磁力计收集的运动数据。算法从原始传感器数据检测右腿和左腿运动，并确定每个运动的持续时间，平均加速度，峰值加速度和其他特征。
研究人员手动添加了诸如年龄、发展量表得分和开发标签等功能，并使用一组二进制分类算法来组合一个预测模型，最终确定三个表现最好的模型，它们结合在一起，以最小化任何一个模型的偏差。
由此产生的算法运行数字，其预测非常接近基线。它预测前6个月来自运动数据的发育延迟，准确率为83.9％，预测6-12个月的问题准确率为77％。
研究人员写道，“总体而言，这些结果进一步确立了分类算法中使用的运动学特征与婴儿发育之间的关系，最终目标是使用这种方法来预测有风险的婴儿是否会被诊断为发育迟缓。”
在未来的研究中，该团队希望得到更多的婴儿数据，并创建一个算法，根据历史传感器数据预测婴儿的运动。
他们写道：“目前，发育迟缓通常不会在婴儿两岁之前被诊断出来，从而阻止许多婴儿接受早期有针对性的干预措施。我们的目标是开发预测算法，证实发育迟缓可以从婴儿出生后头几个月婴儿的运动中反映出来，从而使更多的婴儿接受早期的定向干预措施。”
论文：arxiv.org/pdf/1807.02617.pdf
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