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。

关注科学与人文教育

关注【培养书院】