機器學習助力攻克兒童自閉癥檢測難題，用實力演繹科技向善！

麥克斯（Max）六歲時，被診斷出患有自閉癥(Autism Spectrum Disorder，ASD)。

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此前一年，麥克斯的幼兒園老師就從他的行為中，注意到一些蛛絲馬跡。比如，這個小男孩會完全沉浸于書中，忽略身旁發(fā)生的一切。不過，直到麥克斯開始無視自己的老師，父母才找來兒童心理學家，對他進行評估。

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麥克斯最終被診斷為輕度自閉癥。

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有些諷刺的是，麥克斯的父親馬丁·斯坦納（Martin Styner）是北卡羅來納大學教堂山分校的精神病學和計算機學副教授，他職業(yè)生涯中很大一部分時間都在研究自閉癥。

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考慮到自閉癥的復雜性和多變性，即便是斯坦納這樣的專家，面對自己朝夕相處的孩子也不能一目了然。即使發(fā)現了征兆，確診也頗費時日：有時，家長要帶著孩子，前往最近的一家自閉癥診所，接受面對面診療好幾次，才能確診。據了解，這樣的診所并不好約，而且預約到的診療時間，也許是好幾個月以后。

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這種現狀導致了自閉癥檢測的滯后：雖然早在2歲時，患兒就能得到精確診斷，但根據數據顯示，在美國，自閉癥兒童的平均確診年齡為4歲。

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要知道，診斷越早，治療效果往往會越好。

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在 18 到 24 個月大時對早期自閉癥進行治療，可以使孩子的智商提高多達 17 點（在某些情況下，將他們提高到 90 - 110（或更高）的“平均”孩子智商范圍），進而，大大改善了他們的生活質量。

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杜克大學自閉癥與腦部發(fā)展中心主任杰拉爾丁·道森說，更重要的是，早期干預可以為患有自閉癥的人節(jié)省高達 120 萬美元的終生醫(yī)療費用。

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機器學習與自閉癥

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自閉癥是一種神經系統失調的發(fā)育性疾病，具有高度的異質性，同時自閉癥患者常伴隨強迫癥（OCD）、注意力缺陷多動癥（ADHD）等并發(fā)癥，這給臨床診斷和病理機制研究帶來巨大的挑戰(zhàn)。

此外，患有自閉癥譜系障礙的兒童，往往難以識別周圍人的情緒狀態(tài)。例如，區(qū)分快樂的臉和恐懼的臉。因此，在機器學習的面部表情的算法中，很重要的一環(huán)是分析臉部的哪些部位的變化，通過兒童的參與程度分析是否存在自閉癥的病癥。

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目前，深度學習已經在自動語音和對象識別程序中得到應用，比如理解人臉、身體和聲音的多重特征，從而理解更加抽象的概念。對于兒童這種不能有效溝通表達的群體，機器學習可以更有效地獲取信息并進行分析，再加上神經網絡的發(fā)展，可以顯著地改進機器學習對兒童行為的分析預估。

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AWS 助力杜克大學，攻克早期檢測難題

“開發(fā)針對自閉癥的機器學習和 AI 應用尤其令人煩惱，因為一般的人工智能方法需要大量的數據，這些數據都是可以歸于一類的。而在異質性占主導地位的自閉癥中，一般的人工智能方法就會失敗，因為數據缺少共性。”?

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杜克大學跨學科研究團隊是致力于解決早期兒童自閉癥檢測難題的團隊之一。

項目負責人是 Dawson 和杜克大學電氣與計算機工程教授 Guillermo Sapiro。Sapiro 是 AWS 機器學習研究獎勵的獲得者，這一獎項為符合條件的研究人員和大學提供現金獎勵以及 AWS 服務，從而讓他們可以借助云中可用的最先進計算、分析和機器學習工具，更快取得更多成果。

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在具體的研究過程中，Sapiro 認為最大的挑戰(zhàn)是將面部運動數據轉換為有意義的信息，這也正是機器學習發(fā)揮作用的實例之一。杜克大學團隊使用 Amazon Web Services 和 TensorFlow、PyTorch 等工具來構建機器學習算法，通過檢測兒童的面部表情和眼睛的動作，進而分析情緒和注意力的變化。

經過幾個月的反復調試以及算法優(yōu)化，根據自閉癥專家的評估測試，該應用程序在某些行為子集中的準確度接近 90％，比傳統問卷的 50％ 準確度高了一大步。

該團隊目前還正在使用這些云計算工具來開發(fā)新的機器學習算法，以保護所收集到的數據隱私，這是大多數開發(fā)人員在處理敏感醫(yī)療數據時遇到的一個問題。

“算法越多，人員越多，我們用于這些數據的資源就越多，患者獲得的潛在結果就越好。”?“我希望世界上每個孩子都能與研究自閉癥的專家會面，但這是不現實的。如果我們能夠大規(guī)模提供兒童早期自閉癥篩查，那將是巨大的貢獻?！?/span>

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“我只是與眾不同，并不是低人一等。”

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這是美國 2010 年電影《自閉歷程》中的一句著名臺詞，出自劇中主人公，她的人物原型是自幼患有自閉癥的美國動物科學家天寶·葛蘭汀。他們只是與眾不同，但絕不低人一等，越來越成為一種基本的共識和尊重。

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但不是每個人都能夠那么幸運的享受到社會的公正。讓兒童更早的進入到自閉癥的治療當中，借助最新的科研技術幫助他們盡可能的解決生理以及心理上的不便，才能讓他們更好的享受生活。

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這是社會發(fā)展的意義，也是 AWS 一直推進機器學習技術發(fā)展，推進科技公益和科技人文關懷的原因。

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為吸引優(yōu)秀人才利用技術和創(chuàng)意將 AI 實際應用落地，AWS 以「AI for Good」為主題，正式啟動「AWS Hackathon Online 2020」！

本次比賽對參賽人群沒有特別要求，高校學生、創(chuàng)業(yè)者、個人開發(fā)者等均可參與。

為了更好的激勵大家產出創(chuàng)意，主辦方準備了豐厚的獎項，除價值數千元的云服務抵扣券、支持深度學習的攝像機 AWS DeepLens、樹莓派 Raspberry Pi 4B 開發(fā)套件外，一等獎團隊成員每個人還可以獲得一輛?AWS DeepRacer 自動駕駛電動車！

大賽賽題概覽

PS：本次競賽采用開放命題，參賽團隊必須基于 AWS 云服務進行開發(fā)，小伙伴們可選取任意賽題，利用AI/ML等相關服務完成一款產品（軟件或硬件）的開發(fā)，作品形式不限，為你打開任意門！

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五大賽題，“智”建未來

推進科技的人文關懷

AWS DeepRacer 自動駕駛電動車

等你一起加速?駛入未來！

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