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这位来自加州的女医生用AI翻译婴儿哭声诊断自闭症!编辑

时间:2024-05-22 10:13:28 科技赋能

| 5月14日讯,杰克智东西。

近日,《连线》杂志发表文章介绍一款名为Chatterbaby的AI APP。

这款APP可以收集不同感受的婴儿哭声,通过机器学习分析学习这些哭声的频率和特征,从而告诉家长孩子为什么哭。

现在,该应用程序可以判断孩子是否因为饥饿、烦躁或疼痛而哭泣。

未来,它也可能被用来诊断自闭症。

信息显示,这款APP是由加州大学洛杉矶分校的非营利组织开发的。

(Chatterbaby APP界面) 1.ChatterBaby项目 ChatterBaby项目由加州大学洛杉矶分校计算神经心理学家Ariana Anderson博士创立。

阿丽亚娜·安德森博士是四个孩子的母亲。

当她抚养头两个孩子时,她常常不明白孩子们为什么哭。

但当她抚养第三个孩子时,她很容易就能辨别出孩子哭声背后的含义。

于是,就产生了用算法来理解婴儿哭声的想法,于是这个项目就诞生了。

ChatterBaby 项目是一个非营利项目,由加州大学洛杉矶分校临床和转化科学研究所、塞梅尔神经科学和人类行为研究所以及 Bora Wellcome Trust 共同资助。

APP开发团队由三人组成,负责机器学习算法、移动开发、信号处理,并与加州大学洛杉矶分校计算机技术研究实验室合作。

研究团队共有六人,其中四人从事新生儿和医学研究,一人从事生物学研究,阿丽亚娜·安德森负责计算神经科学和机器学习。

2016年,ChatterBaby项目在加州大学洛杉矶分校代码挑战赛中获得第一名。

目前,ChatterBaby 已收集了 1000 多名婴儿的哭闹数据。

因此,ChatterBaby创始人Ariana Anderson博士认为,这款APP不仅是帮助家长了解孩子哭声的助手,更是一个庞大的数据库。

她和团队希望结合这些数据建立一个机器学习模型,可以仅通过哭泣来诊断不同类型的自闭症。

(Chatterbaby 如何识别婴儿哭声)这个自闭症机器学习模型诊断项目使用了计算神经科学和神经心理学。

计算神经科学利用数学分析和计算机模拟方法来模拟和研究大脑的神经系统,从计算的角度理解大脑,研究大脑式的信息处理方法,在计算机中创建大脑。

与心理学不同,神经心理学只是分析行为或心理活动本身。

它建立了人类知觉、记忆、言语、思维、智力、行为与大脑功能结构之间的定量关系,用符号以大脑功能结构的解剖、生理、生化术语来解释心理现象或行为。

2.ChatterBaby如何诊断自闭症?神经多样性的发育从婴儿大脑发育的最初时刻开始,有些孩子发育正常,有些则不然。

但患有自闭症谱系障碍的儿童往往要到很多年后才被诊断出来。

医学界和教育界都认为,如果这些孩子的特殊需要能够在早期得到满足和鼓励,将增加他们最终成长为正常人的机会。

阿丽亚娜·安德森指出,目前许多关于自闭症的研究都是在高档白人社区进行的,因此有色人种儿童往往比白人同龄人晚一到两年被诊断出患有自闭症。

“解决这一健康鸿沟始于更好的数据,”阿丽亚娜·安德森说。

使用 ChatterBaby APP 的家长必须签署一份协议,允许 Ariana Anderson 博士的团队通过该 APP 录制去除了宝宝个人信息的音频文件,并将其存储在符合 HIPAA 标准的服务器上。

该协议还要求用户配合调查,提供回避眼神、撞头等行为线索,帮助识别哪些婴儿更有可能出现神经发育问题。

此外,由于基因的存在,一级亲属患有自闭症也会增加孩子患这种疾病的风险。

布朗大学危险儿童研究中心心理学家史蒂芬·谢因科普夫认为,婴儿的哭声中确实隐藏着许多神经学线索,尤其是哭声的声学特征,如语气、音量、共鸣等。

,可以量化和可视化。

,但这些线索可能不足以诊断自闭症。

更有可能的是,将声音、行为和其他生理数据整合到一个模型中。

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