（原題目：Researchers develop AI that predicts developmental disabilities in infants）
網易科技訊 7月12日新聞，據國外媒體Venturebeat報導，研討人員開辟了人工智能（AI）技巧來猜測嬰兒的發育妨礙。
有出身并發癥的兒童在今后的生涯中更有能夠涌現認知和身材上的妨礙。例如，據《英國醫學雜志》(BMJ)揭橥的2017年研討申報顯示，早產嬰兒涌現較高的發育延遲率。研討人員曾經證實，手臂和腿的活動——自覺的活動——可以贊助辨別典范發育和非典范發育，但照樣有一個成績：它們很難在嬰兒期晚期發明。
來自南加州年夜學(USC)和馬德里卡洛斯三世年夜學的一個團隊著手開辟了一種應用可穿著裝備和機械進修算法的處理計劃。他們的辦法在揭橥于Arxiv.org上的一篇論文（“應用可穿著傳感器的平常活動數據猜測嬰兒的活動發育狀況”）中有描寫，它對肢體活動形式停止了分類，以便猜測嬰兒往后能否有能夠涌現神經缺點。
研討者們寫道：“研討曾經證實，在典范發育的嬰兒和處于風險的嬰兒（包含存在智力殘疾、脊髓脊膜凸起癥和唐氏綜合癥的嬰兒和早產嬰兒）之間，各項活動學目標數據是分歧的，好比踢腳頻率和關節間和肢體間的調和性。”
該研討團隊從南加州年夜學的嬰兒神經活動掌握試驗室供給的數據集中提取數據，個中包括了從綁縛在嬰兒腳踝上的加快度計、陀螺儀和磁力儀搜集的活動數據。一種算法從原始傳感器數據檢測閣下腿的活動，并肯定這些活動的連續時光、均勻加快度、峰值加快度和其他的特點。
研討人員手動添加了一些特點，好比年紀、發育水平評分和發育標簽（即典范的或許非典范的），然后應用很多的二進制分類算法構建了一個猜測模子，終究肯定了三個最優良的組合來最小化任何一個模子的誤差。
所發生的算法會停止運算，其猜測異常接近基線。它基于那些活動數據來猜測前六個月的發育延遲成績，精確率到達83.9%；猜測6到12個月的成績的精確率也高達77%。
