团队为居住在自闭症频谱上的教学孩子构建个人AI

UTSA建立了一种可穿戴设备和人工智能实验室，提供精确的治疗计划，以改善患有自闭症谱系障碍（ASD）的人的学习。

研究人员将自动化数据收集和分析可用作AI-Augmented治疗专业的行为传感数据。AI-Unumented学习和应用行为分析Abai Lab是UTSA儿童和青少年政策研究所（CAPRI）的合资者，以及AI安全的AI实验室，无论是UTSA。

这些结果可用于AR / VR，GamePlay和其他数字平台，以创造更大的处理和标准化。

“随着应用行为分析，我们受到人类观察者可以收集的数据的限制，同时也与孩子互动，”教育与人类发展学院教育心理学副教授莱斯利斯·莱斯利说卡普里。“我们的临床医生有一个巨大的负担来处理信息并为孩子做好干预。AI将此负载缩小。”

根据自闭症研究，诊断和治疗ASD可能是困难的，因为没有医疗测试．医生或行为分析师依靠孩子的行为和发展，以制定诊断和治疗计划，但该计划得到结果并提供行为治疗依赖于冗长的数据采集，专家与孩子互动的观察，治疗和办公时间。此外，ASD本身的医疗培训变化而不是均匀，这可能导致不同的治疗计划和误诊。

尽管ASD没有治愈方法，但文献表明早期诊断有助于改善与这种情况生活的行为结果。有几种类型的治疗如应用行为分析，职业治疗，语音疗法，物理治疗和药理学治疗可用。

尼利解释说:“智能健康和行为感知平台将根据我们所知道的最适合孩子的情况，提出干预建议。”然后临床医生就会实施它。我们不需要脱离(互动)去获取数据或脱离去评估数据。我们在重要的地方扩大人员的使用。”

ABAi实验室的架构使用侵入性和非侵入性传感器，如微软头齿轮、摄像机和可穿戴设备，以捕捉儿童的肢体运动、语音语调和心率等数据。这些数据随后被分析为识别ASD的四个维度:重复行为、延迟和迷失的语言、受损的社会互动和有限的兴趣范围。然后算法创建一个参数来定义个性化的治疗计划和活动，让孩子继续强化和学习。

UTSA研究人员已经安装了传感器和摄像机，并一直在测试AI。夏季，该平台将首先关注睡眠模式以及他们如何预测ASD儿童的白天行为。

据美国疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)称，每54名儿童中就有一名患有自闭症谱系障碍。这种情况似乎与种族、民族和经济背景无关。然而，这种现象在男孩中是女孩的四倍。ASD患者有不同的学习方式、关注方式或对事物的反应方式。自闭症的症状开始于儿童早期，是一种终身的疾病。

这种智能健康和行为感知平台可以用于门诊和学校;纳入远程保健平台，便利农村和服务贫困地区的人获得服务;并在正在发生的COVID-19大流行等紧急情况下发挥作用。处理后的数据和结果可以动态地影响虚拟环境、学习结构、治疗方案的精度、有效性以及AR或VR的结合数字平台促进更广泛的干预和推广治疗效果。

“AI不会取代人类。在行为疗法中，您需要人类的连接，”Neely说。

Abai平台与Shadi Ghafghazi，Amarie Carnett，Arun Das，以及计算机科学与信息技术副教授Paul Rad，Aila Lab主任。

UTSA计划在夏季结束时有更多的结果，以便弥合AI如何改善个性化治疗的知识差距。资金要求已经提交了国家科学基金，以获得额外的技术支持。卡普里和AILA之间的这项工作是跨学科方法的一个例子，即UTSA愿景的一部分，以解决世界的最宏伟的挑战。

---

---