诊断自闭症可能需要半天或更长时间的临床观察，这是快速的部分 - 通常，家庭等待几年只是为了达到这一点。现在，为了加快速度，斯坦福大学的研究人员正在开发一款智能手机应用程序，可以大大减少诊断所需的时间。

该应用程序的核心，称为GuessWhat，是一个鼓励孩子们表演棒球或幸福感等概念的游戏。但同样重要的是，儿科和生物医学数据科学副教授丹尼斯·沃尔说，事实上该应用程序会播放孩子们的视频 - 初步工作建议的视频可以分析，以确定孩子是否患有自闭症。

在神经科学的帮助下，来自Wu Tsai神经科学研究所的翻译种子资助，Wall，计算机科学教授James Landay及其同事正在扩大GuessWhat的能力，不仅仅是一种诊断工具，也可能是一种治疗工具。

沃尔说，“孩子们错过了获得自闭症帮助的机会”，如果项目成功，它将“解决自闭症诊断的迫切需求”。

Charades作为诊断工具

Wall说，GuessWhat最初的想法是在玩基于智能手机的charades版本时来到他身边。在那个游戏中，玩家在他们的额头上拿着一个电话，屏幕朝外，以便其他人可以看到一个暗示 - 例如宇航员的照片 - 并试图猜测他们的朋友表现出来的提示。

Wall意识到，通过让孩子们演出各种不同的概念 - 宇航员等，还有情绪或社交场合 - 他可能能够捕捉到儿童的视频并使用该视频上的机器学习算法来确定任何一个概率。孩子患有自闭症。Wall说，这对于诊断和跟踪发育进展都很有用。而对于父母来说，这可以相对快速地完成，而无需等待数年来访问专门的诊所。

“我想如果我们可以为孤独症做这样的事情，那可能真的很强大，”沃尔说。

这是它目前的工作方式。在父母或其他成人打开应用程序并登录后，他们将手机放在额头上，屏幕朝外，以便孩子可以看到它。然后屏幕显示图像 - 表情符号或人们在各种工作或社交场合的图片 - 让孩子表演。然后成人试图猜测图像代表什么。

与通常的字谜不同的是视频。当孩子玩耍时，智能手机的相机会捕捉视频，这有两个目的。在最初阶段，Wall，Landay及其同事已经知道哪些孩子患有自闭症，哪些患者没有自闭症，重点是使用机器学习方法分析视频，以确定哪些面部表情，运动或其他行为可以区分自闭症。从那时起，该应用程序将学会检测自闭症的指标，儿童的医生可以用它来筛查孩子而无需在专门的诊所看到它们。沃尔说，初步实验表明该战略可行 - 现在是扩大团队努力的时候了。

作为治疗的Charades

现在，沃尔说，“我们的目标是建立它，这就是种子补助金的来源。”有了这笔资金，该团队正准备与更广泛的家庭进行实地测试，他们将参与共同设计该应用程序的下一个版本。该团队还将继续收集数据，以帮助应用程序更好地区分有和没有自闭症的孩子。

种子补助金也将用于开发GuessWhat进入治疗和诊断应用程序，创建Wall所谓的行动到数据反馈循环。沃尔说：“这可以使我们能够使用GuessWhat游戏作为一种指标来跟踪进度，同时对待儿童”能够更好地在社交场合中发挥作用。“一旦他们变得更加社交，许多人就会将与自闭症相关的延迟发展轨迹转移到更典型的发展轨道上。”

在接下来的几个月里，Wall及其同事将与临床医生合作，将两种标准自闭症疗法的元素(称为离散试验学习和关键反应训练)纳入GuessWhat。Wall说，这些疗法的一些特征，如教孩子区分情绪的卡片和强调模仿和社交互动的游戏，可以相对容易地在智能手机应用程序中实现。最终，希望是为临床试验做好准备，以便在未来几年的某个时间测试GuessWhat的治疗价值。

但最重要的目标可能只是跟踪大量数据 - 例如，做出哪些诊断决策以及原因。“医学总体上未能很好地完成记录管理，”沃尔说。“因此，当医生办公室发生某些事情时 - 用听诊器识别呼吸异常，发育延迟的视觉屏幕，眼睛的屏幕 - 驱使医生做出决定的大部分内容都将丢失。”在孩子们玩游戏时存储大量数据，研究人员在尝试了解自闭症是什么以及如何解决这个问题时有更好的起点。

“之前没有人捕获过这些数据，”沃尔说。“这为未来发育儿科健康创造了更多，更多的机会。”