ALSOLIFE携手北京大学第六医院，启动孤独症谱系障碍筛查和辅助诊断系统研发

北京大学第六医院儿童心理健康中心主任刘静教授、儿童心理健康中心副主任郭延庆副教授、儿童心理健康中心秘书长李雪副教授、科研部副主任韩雪ALSOLIFE公司CEO研发总监张之光、程建宏等参加了启动会。

与会者韩雪、郭延庆、刘靖、张之光、程建宏、马增慧、、张之光、程建合影。

自闭症是婴儿期的一种神经发育障碍。自1943年美国医生肯纳首次报道自闭症以来，这一障碍引起了世界各国和社会各界的广泛关注。该障碍会对患者的心理发展造成长期的广泛损害，导致社会交往障碍、言语和非言语交流障碍、兴趣限制和僵化的重复行为。它的发病率在上个世纪增加50～60在年代的研究报告中，只有1万名儿童2～4但近几年的研究表明，自闭症的发病率已逐渐上升到近1%。

虽然自闭症患病率上升的原因尚不清楚，但毫无疑问，越来越多的儿童被诊断出患有这种障碍。许多研究从遗传、免疫、母亲和怀孕期间的健康状况甚至环境污染的角度讨论了自闭症的原因和发病机制。自闭症已被医学界公认为一种与遗传因素密切相关、遗传因素和环境因素相互作用的疾病。然而，该障碍的病因和发病机制尚不清楚，因此也缺乏良好的治疗方法。

多年来，经过各国的不断探索，形成了一系列有效的康复训练方法，可以促进儿童社会交往、语言交流、认知能力的发展，有效改善儿童症状。与此同时，研究表明，干预越早，甚至从婴儿期开始，就越有可能得到更好的干预。因此，早期识别和诊断对早期干预自闭症和改善自闭症儿童的预后非常重要。

北京大学第六医院与北京阿巴科技有限公司合作（ALSOLIFE）共同研发“孤独症筛查和辅助诊断系统”，聚焦孤独症行业痛点，基于大量的诊断案例、临床数据、历史文献和专家的临床经验，根据DSM-5自闭症谱系障碍的诊断标准将创造性地建立具有独立知识产权的自闭症筛查和诊断系统。充分利用信息技术行业人工智能领域的最新技术成果，循证自闭症筛查和诊断的指标系统，建模和培训基于多模态集成的机器学习算法框架，研发基于AI技术数字辅助诊断工具产品为自闭症早期筛查提供了更方便可靠的方法，为医生的临床诊断提供了辅助信息，促进了自闭症儿童的早期康复，提高了自闭症儿童的预后。

北京大学第六医院院长郭医生认为，医院和ALSOLIFE研发合作是强强合作：北京大学第六医院致力于ASD近40年来，自闭症儿童的临床和科研数据和资源丰富，ALSOLIFE它是一家拥有自闭症父母基因的公司，注重循证干预和严格的科学研究。在数字化的总体趋势下，我们合作开发这样的产品符合《纽约时报》的趋势，这是一件任务重大、前途光明的事情。作为研发团队的一员，我非常荣幸。与此同时，在尽快发现和更多地发现自闭症儿童后，如何给他们最合适的帮助是对我们未来的挑战。

作为自闭症儿童的父亲，ALSOLIFE公司CEO张志光知道早期诊断、早期干预对自闭症儿童和家庭的意义：自闭症由于其特殊性，不能通过基因检测、血液检查、核磁共振等生化指标诊断，医生资源极其有限，家庭往往为儿童诊断，多年，推迟早期康复时间。我们有幸与国内自闭症研究的旗舰北京大学第六医院共同开发了这类产品，通过大数据技术量化和可视化自闭症诊断数据，为自闭症诊断提供智能‘听诊器’，为了进一步提前儿童的诊断年龄，实现自闭症的早期发现、早期干预和早期治疗，使自闭症儿童有更好的预后。

基于多通道循环神经网络的动作识别算法，筛查和辅助诊断系统LSTM-RNN检测、识别、比较和分析图像、音频和视频中的人脸和人类行为，然后进一步基于多模态集成的机器学习算法框架进行建模和培训，实现二级权重分类和评价，形成辅助筛查和诊断报告，供诊断医生参考。

该系统充分结合了移动技术和机器学习算法，将覆盖更广泛的自闭症儿童和家庭，只要他们访问互联网，他们就可以享受筛查和辅助诊断服务。在未来，这一结果对促进自闭症的诊断和建立儿童发育障碍的早期筛查系统具有重要意义，但也意味着数字医学在精神疾病诊断领域的应用具有巨大的潜力。到目前为止，该项目已在相关技术领域提交了9项技术发明专利，包括3项授权技术发明专利和11项软件版权注册。

北京大学第六医院主任医师刘静多年来一直深入从事儿童自闭症领域，认为该系统的研发对行业的发展有重要意义：北京大学第六医院在国内自闭症筛查诊断方面一直处于技术前沿。20世纪90年代，在杨晓玲教授的领导下，北京大学第六医院首次引进了国际自闭症儿童行为量表（ABC），此后，引入了修正后的儿童孤独症筛查量表（M-CHAT）、孤独症谱系障碍筛查量表（ASSQ）、自闭症商量表（AQ）、自主研发的异常行为量表和儿童自闭症筛查量表，为我国自闭症儿童的筛查、诊断和评估付出了不懈努力。随着时代的进步，北京大学第六医院为了通过ALSOLIFE公司合作获取大数据、人工智能等技术，帮助更多的自闭症儿童得到早期诊断，为更多的儿童家庭服务。