一项国际合作研究开发出CAMI视频游戏，利用动作跟踪技术，一分钟内即可区分自闭症儿童与多动症或神经发育异常儿童。该游戏通过模仿舞蹈动作，分析儿童的运动模仿技能，区分自闭症和神经畸形儿童的准确率达80%，区分自闭症和多动症的准确率达70%。此技术有望简化自闭症诊断流程，降低诊断成本，使诊断更加便捷。研究人员希望CAMI能应用于更广泛的年龄段和发育障碍，并为其他疾病的诊断工具提供借鉴。

🕹️CAMI视频游戏利用动作跟踪技术，通过让儿童模仿视频头像的舞蹈动作，在一分钟内快速评估其运动模仿技能，从而辅助诊断自闭症。

📊研究表明，CAMI在区分自闭症儿童和神经畸形儿童方面的准确率高达80%，区分自闭症和多动症的准确率也达到了70%，这对于临床诊断具有重要意义。

💡CAMI的创新之处在于其简单、快捷和有趣，既能吸引儿童参与，又能为临床医生提供明确的诊断结果，有望成为一种低成本、易于推广的自闭症诊断替代方法。

🌍研究人员希望CAMI未来能应用于更广泛的年龄段和发育障碍儿童，并为其他疾病的诊断工具提供新的思路，从而改变全球的疾病诊断现状。

一项国际合作项目开发出了可识别自闭症特异性特征的技术。肯尼迪克里格研究所（Kennedy Krieger Institute）和诺丁汉特伦特大学（Nottingham Trent University）的研究人员开发出了一种一分钟的视频游戏，可以准确地区分自闭症儿童与多动症或神经发育异常儿童。

CAMI 视频游戏利用动作跟踪技术在短短一分钟内就能准确检测出儿童是否患有自闭症。 它区分自闭症和神经畸形儿童的准确率为 80%，区分多动症的准确率为 70%。 研究人员认为，这项技术可以更快、更便宜、更方便地诊断自闭症，从而带来一场革命。

这款名为"运动模仿计算机化评估"（CAMI）的工具利用运动跟踪技术来评估运动模仿技能。

在一项涉及 183 名 7 至 13 岁儿童的研究中，参与者被要求模仿视频头像的舞蹈动作一分钟。 然后，CAMI 对他们的模仿表现进行分析。 该工具成功区分了自闭症儿童和神经畸形儿童，准确率为 80%。

CAMI 还能区分自闭症和多动症，准确率为 70%。 研究人员说，这是一个特殊的挑战，因为多动症和自闭症经常同时出现，即使是临床专家也很难鉴别诊断。

一款新的一分钟视频游戏能够准确、高效地将自闭症儿童与多动症儿童或神经畸形儿童区分开来。 资料来源：肯尼迪克里格研究所和诺丁汉特伦特大学自闭症诊断向前迈进了一步

肯尼迪克里格研究所（Kennedy Krieger Institute）神经发育和成像研究中心主任、儿科神经学家斯图尔特-莫斯托夫斯基博士（Dr. Stewart Mostofsky）是这项研究的共同作者。

诊断自闭症具有挑战性，尤其是当儿童的特征与多动症等其他疾病重叠时。 如果病情被误诊，会影响对儿童的支持和资源。

根据美国国家医学图书馆的数据，诊断自闭症往往需要耗费大量时间，需要训练有素的临床医生，家庭每年估计要花费 1500 到 3000 美元。

资深作者、诺丁汉特伦特大学社会发展专家 Bahar Tunçgenç 博士说："自闭症传统上被视为一种社交沟通障碍，但我们现在知道，感官运动障碍（如运动模仿）在塑造社交和沟通技能方面发挥着关键作用。 CAMI 通过挖掘这些有别于多动症的挑战来识别自闭症。 她补充说："CAMI 令人兴奋的地方在于它的简单性。 视频游戏对孩子们来说很有趣，对临床医生来说很快捷，而且能提供明确的结果。"

经过进一步开发，CAMI 可以适用于年龄更小的儿童和发育障碍更严重的儿童，从而扩大其影响力。 研究人员希望 CAMI 的成功能为简化和改进其他疾病的诊断工具带来新的启发。

莫斯托夫斯基博士说："这一工具可以改变全世界的自闭症诊断。通过尽可能精确地识别自闭症，我们可以将儿童与干预措施联系起来，从而提高他们的生活质量和长期疗效。 我们希望看到 CAMI 作为一种快速、低成本、只需最低限度设置的替代诊断方法，在诊所得到广泛应用。"

编译自/ScitechDaily