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研究人员注意到,大脑越是过度生长,孩子的自闭症症状就越严重。尽管新发现证实了大脑变化与发生在婴儿期的自闭症有关,但研究人员依然未停止研究。与北加州大学和查尔斯顿学院的计算机科学家合作,研究团队开发出深度学习算法,并用大脑扫描图训练它,测试其是否能利用早期大脑变化数据,预测哪些婴儿后期可被诊断出自闭症。这种算法的表现非常好,只利用3个变量,即大脑表面积、大脑体积以及性别(男孩更有可能患上自闭症),算法就可以准确预测出4/5的自闭症案例。
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