育儿·互联网·AI·大数据与疾病研究

爱莲娜·安德森(Ariana Anderson)是加州大学 UCLA心理学及生物习性科学博士,在养育孩子的过程中,她发现自己并没有什么天赋和优势,和每一个初为人母的年轻妈妈一样,需要学习的东西太多。

有了三个孩子的育儿经验之后,这位博士妈妈开发出一款应用软件,来帮助父母分辨婴儿各种哭声背后的真正含义,这一工作,有可能对儿童自闭症的早期诊断具有重要的价值,而自闭症儿童的早期诊断,对于矫治效果至关重要。

安德森和她的UCLA研发团队推出的ChatterBaby app,通过分析婴儿哭声中数千项音频特征——包括每一项节奏、音调等音频特征,来探究婴儿啼哭的真正原因。通过录音分析,可以区分婴儿表达的饥饿、烦恼、痛苦等情绪。目前的软件版本对研发团队自制的录音样本,可以做到90%的准确率,总体样本的准确率也已达到70%。

该app可应用于帮助聋哑及听力困难的父母,通过录音分析出来的结果,来照料他们的婴儿。另外,app搜集的录音大数据也可以用来评估早期儿童自闭症的风险。

在过去的15年里,研究人员一直在通过分析婴儿的哭声,来评估早期儿童自闭症的风险。研究显示,高风险自闭症的儿童早在6个月内的哭声便显示出巨大差异,甚至不需专业训练,即可听出18个月内这些婴儿哭声的异常。

儿童自闭症的早期诊断与家庭收入密切相关,例如美国自闭症儿童的平均诊断时间就比其它国家早两年。传统的医学研究中,参与研究的对象通常必须在研究室附近,但互联网却提供了这样一种可能,他们可以在别的州,别的国家,甚至地球的任何角落。安德森的这一研究无疑给全世界各地的父母带来福音,无论他们的地域和收入水平。

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