盡管與自閉癥相關(guān)的科學研究很多，但這種病仍然很難預知。罹患自閉癥的兒童在兩歲前都沒有行為異常，在那之前，往往很難找到病理變化的跡象。對自閉癥的干預越早越好，若能準確預測嬰兒是否會患病，就可以盡早做好準備、接受治療。

一項新的研究表明，用人工智能分析有風險患病嬰兒的腦部核磁共振數(shù)據(jù)，在相關(guān)癥狀出現(xiàn)之前，就能預測是否會患病。論文發(fā)表在本周的《科學·轉(zhuǎn)化醫(yī)學》上。

在這項研究中，北卡羅來納大學教堂山分校和華盛頓大學醫(yī)學院的研究人員掃描了 59 名 6 個月嬰兒的大腦，這些嬰兒都有患自閉癥的兄姊，因而患病幾率約有 20%，而一般人群中的患病幾率是 1.5%。

研究人員用 MRI 儀器記錄入睡嬰兒超過 200 個區(qū)域的腦部活動，特別是相關(guān)區(qū)域的功能性連接是否連通，這些連接與自閉癥會影響的行為和技能相關(guān)。這些嬰兒滿 2 歲后，有 11 名被診斷患有自閉癥。研究人員隨后用手頭上的數(shù)據(jù)訓練人工智能，得到了一個用 6 個月嬰兒的 MRI 數(shù)據(jù)預測自閉癥的模型。

也就是說，盡管研究人員已經(jīng)知道了有哪些嬰兒已經(jīng)患病，但 AI 還不知道。研究人員讓 AI 學習 58 名嬰兒的數(shù)據(jù)，并預測剩下一位嬰兒是否患病，如此重復 59 次。最后的結(jié)果是，在 11 名患兒當中，有 9 名得到了 AI 的準確預測。而對于未患病的 48 名兒童，AI 沒有預測錯誤。

盡管目前準確率還未達到 100%，但相比以前的研究已經(jīng)提升不少。研究團隊在今年二月也發(fā)表了一項相關(guān)的研究，利用 MRI 記錄嬰兒大腦的生長速度，并依據(jù)自閉癥兒童的大腦要比一般兒童大來預測患病與否。這種算法預測了患病兒童中的 80%，預測患病的結(jié)果當中也有健康的兒童。新的方法不但更準確、測試年齡更小，而且不用跟蹤腦部的變化，只需要一次掃描就可以預測。

這項研究目前只是一個預測措施的方向，用于臨床之前還需要進行重復實驗。此外，這項測試目前也難以在普通人群中使用，而僅僅限于有風險患病的嬰兒。教堂山分校的精神病學家 Joseph Piven 希望擴大這項研究，不僅能預測兒童是否將患病，還要能夠預測自閉癥的嚴重程度，以及會有什么樣的行為。這將使得這項工具更有用，治療也更有效。