一般情况下，具有发育迟缓问题的婴儿通常要到两岁时才能被诊断出来，这使得许多患儿无法在早期接受有针对性的干预。近期，一支科研队伍开发出了诊断此类症状的 AI 系统，可以在婴儿不到六个月大时预测其未来是否会有发育障碍。
据 Venture Beat 报道，这支团队由南加州大学和马德里卡洛斯三世大学的学者共同组成，其论文发表在 Arxiv.org 上。论文介绍称，他们研发出了一套融合可穿戴设备和机器学习算法的解决方案。
“研究表明，处于危险状态的婴儿（包括存在智力残疾、患有脊髓脊膜突出症和唐氏综合症的婴儿以及早产婴儿）与正常发育的婴儿之间的各项运动学指标数据是不同的，比如踢脚频率、关节协调性、肢体协调性等。”论文写道。
首先，该研究团队从捆绑在婴儿脚踝和手踝上的加速度计、陀螺仪和磁力仪中收集了这些运动数据，并计算了这些运动的持续时间、平均加速度、峰值加速度等特征。
然后，研究人员手动添加了一些特征，如年龄、发育程度评分和发育标签（典型或非典型）等，再使用二进制分类算法构建了一个预测模型，最终确定了三个最优秀的组合来最小化偏差。
这套算法可基于运动数据来预测婴儿早期发育迟缓问题。测试不足六个月大的婴儿时，准确率达到 83.9%；预测 6 到 12 个月大的婴儿时，准确率达到 77%。
“我们证明了发育迟缓的早期症状可以反映在婴儿最初几个月的运动数据当中，进而可以让更多的患儿更早地接受定向的干预治疗。”论文称。
这套系统目前还在完善之中，该团队没有透露计划何时推向民用。
发育迟缓在临床上表现为体格发育落后、运动发育落后、语言发育落后、智力发育落后和心理发展落后等，发病率在 6%-8% 之间。病因包括正常的生长变异（包括先天遗传因素或宫内发育不良等）和病理性原因，如染色体异常（唐氏综合征、特纳综合征）、代谢性疾病、骨骼疾病（骨软骨发育不全）、慢性疾病、慢性营养不良性疾病、内分泌疾病（如生长激素缺乏症、甲状腺功能低下症）等。
婴儿出生后早期，各系统尚处于生长发育中，出现异常情况后，年龄越小，越早干预，康复治疗效果越好。
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