自闭症

高科技3D面部扫描让我们更好地了解自闭症的遗传原因。

研究人员利用人工智能开发了一种用于早期检测儿童自闭症谱系障碍的设备。

德克萨斯大学圣安东尼奥分校(University of Texas at San Antonio)建立了一个可穿戴设备和人工智能实验室，提供精确的治疗计划，以改善自闭症谱系障碍(ASD)患者的学习。

研究人员发现，普通学校和特殊学校的小学生在与机器人一起学习时都能取得长足进步。

研究人员已经将这些人工智能技术应用于自闭症诊断。

新的研究表明，使用机器人可以帮助检测婴儿的自闭症或多动症的早期迹象。

为科学而流汗:研究人员使用流汗监测器来预测严重自闭症青少年的行为问题。

研究人员为自闭症患者开发了一种可穿戴手腕设备，可以监测心率、皮肤表面温度和压力时的汗液等生理指标。

一种机器学习算法可以在小鼠模型中发现瞳孔扩张异常，这是自闭症谱系障碍的预测。

研究人员利用人工智能破解了自闭症谱系障碍患者基因组突变的功能影响。

当自闭症儿童的治疗包括谷歌Glass的家庭干预时，他们在社交和学习测试中有了明显的改善。

在虚拟现实中玩游戏可能成为治疗自闭症、精神分裂症和帕金森氏症等神经疾病患者的关键工具。

研究人员正在开发一款智能手机应用程序，它可以帮助在几分钟内诊断自闭症，并提供持续的治疗，所有这些都可以减少去专科诊所的次数。

沉浸式虚拟现实已经被证明可以帮助患有自闭症的儿童，近45%的儿童在治疗六个月后仍然摆脱恐惧和恐惧。

研究人员评估了一种数字医学工具，该工具设计用于自闭症谱系障碍(ASD)和同时发生的多动症儿童的调查治疗。

儿童与会说话的机器人的互动——这些机器人的行为是标准化的、没有偏见的——可能会在非常年幼的儿童身上显示出必然会患上自闭症的迹象。

佩戴识别他人面部表情的设备可以帮助自闭症儿童发展更好的社交技能。

机器学习网络提供儿童行为的个性化估计。

一项针对一款iPhone应用程序的研究发现，该应用程序易于使用，受到护理人员的欢迎，而且擅长生成可靠的科学数据。该应用程序可以筛查幼儿的自闭症迹象。