该算法正确地预测了高危儿童的最终诊断 ， 准确率为81％ ， 灵敏度为88％ 。与行为问卷相比算法的表现不错 ， 因为问卷产生早期的自闭症诊断准确率只有50％ 。
这个研究小组的项目是由美国国家卫生研究院资助 ， 项目招募了106名患有自闭症家族史的婴儿和42名无自闭症家族史的婴儿 ， 并在孩子们6、12、24个月时扫描他们的大脑 。算法仅使用三个变量——脑表面积、脑容量和性别（男孩比女孩更可能有自闭症） ， 算法确定了十个自闭症孩子中的八个 。
研究人员发现 ， 在6个月和12个月之间 ， 婴儿的整体脑部发育没有任何变化 ， 但后来被诊断为自闭症的高危儿童的脑表面积显着增加 。表面积的增加与12至24个月之间发生的脑容量增长有关 。换言之 ， 在自闭症中 ， 发育中的大脑首先在表面积上扩展了12个月 ， 然后在整个体积中增加了24个月 。
这个团队还在24个月的时候对孩子进行了行为评估 ， 当时他们已经够大了 ， 开始表现出自闭症的标志性行为 ， 比如缺乏社会兴趣 ， 语言延迟和重复的身体动作 。研究人员指出 ， 大脑过度生长越多 ， 孩子的自闭症症状就越严重 。
皮肉切割手术精准度 ， 机器人击败了外科医生
在最近的一系列实验中 ， 智能自主机器人STAR的发明者表明 ， 它能比专家外科医生执行更精确的切割 ， 并且对周围健康组织伤害更小 。
STAR通过视觉追踪其预定的切割路径 ， 切割工具并不断调整其计划以适应自身移动 ， 最终完成工作 。
对于这种视觉追踪 ， 机器人依赖于研究人员事先在组织上放置的微小标记 ， 这些标记显示在近红外摄像机上 。研究人员因此将STAR称为半自主机器人 。
机器人和外科医生都被要求切割直线5厘米的线 。由于外科医生训练在已知标志之间切割组织 ， 而不是切断绝对距离 ， 因此在皮肤上绘制参考线 。一些外科医生在开放式手术设置下进行了切割 ， 而另一些外科医生进行了腹腔镜设置 ， 这是日益普遍的手术操作 ， 其中工具通过一个小孔插入 。
机器人和人类都是根据它们偏离理想长度的理想切割线以及包围切口多少焦炭（受损的肉）来判断的 。结果：STAR的切割长度接近5厘米 ， 与理想的切割线偏离较少 ， 并且导致焦点较少 。
深度学习能帮助临床医生预测阿尔茨海默病（老年痴呆）吗？
阿尔茨海默病没有临床试验 ， 因此医生通过评估患者的认知能力下降来诊断 。但对于轻度认知功能障碍（MCI）的诊断特别困难 ， 即症状不明显的早期痴呆阶段 。而且更难预测哪些MCI患者会发展为阿尔茨海默病 。
目前 ， 哈佛大学领导的研究小组率先尝试将fMRI扫描和深度学习结合到一个能预测MCI患者发展为阿尔茨海默病的概览的项目中 。静息时对患者进行fMRI扫描 ， 与任何fMRI扫描一样 ， 它们揭示了大脑中电信号的闪烁以及这些区域如何相互关联 。
这种关系的术语是功能连接性 ， 并且随着患者发展MCI而改变 。这是因为信号依赖氧气流向神经元 ， 但是阿尔茨海默病患者中tau蛋白的积累会扼杀这些神经元 ， 导致脑部区域萎缩 。
该小组想要看看他们是否可以使用功能连接的这些变化来预测阿尔茨海默病 。他们从93名MCI患者和101名由阿尔茨海默病神经成像倡议提供的正常患者的数据开始 。研究人员根据参与者大脑90个区域的130个fMRI测量结果的时间序列 ， 可以确定信号在一段时间内闪烁的位置 。
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