2023年11月11日下午，CCF YOCSEF成都“AI for 儿童青少年孤独症的修炼之道”论坛在四川省都江堰市青城山镇东软学院顺利举办。论坛由中国计算机学会主办，CCF YOCSEF成都学术委员会、成都启英泰伦科技有限公司、成都论之道科技有限责任公司协办。论坛由YOCSEF成都学术秘书丁熠（电子科技大学）和陈雅茜（西南民族大学）担任论坛执行主席，YOCSEF成都AC委员康昭（电子科技大学）和李海（爱奇艺）担任线上主席。来自武汉科技大学、西北大学、湖北大学、四川大学、电子科技大学、西南交通大学、四川农业大学、西南石油大学、成都理工大学、西南民族大学、西华大学、成都大学、西南科技大学、成都工业学院、成都东软学院、成都文理学院等省内外高校研究学者，还有来自四川大学华西医院、四川省妇幼保健院、成都东软系统集成有限公司、中为新智、华清远见教育科技集团、成都超算中心、成都阿加犀智能科技有限公司、成都朴森生物科技有限公司、成都玻尔兹曼科技有限公司等单位的行业专家，以及来自CCF YOCSEF总部、西安、武汉、昆明、成都等论坛的AC委员们共计40余人参加了本次论坛。

自闭症谱系障碍(ASDs，又称孤独症)是一种发育障碍，典型特征是社会沟通障碍和重复行为，这群特殊的孩子也被称为“来自星星的孩子”。随着孤独症干预技术的发展，已经有研究认为在自闭症早期进行诊断、干预，康复效果会更加显著。因此，更加高效准确的诊断、预测手段对自闭症治疗具有重大意义。在此背景下，本次技术论坛围绕人工智能技术如何赋能孤独症诊疗展开讨论，以期推动人工智能技术在孤独症诊疗中的落地实现，同时也希望这些“星星的孩子”能够被社会完全接纳，成为人类大家庭中不可或缺的一员。

论坛开场环节，本次分论坛执行主席丁熠和陈雅茜介绍了“AI for 儿童青少年孤独症的修炼之道”技术论坛的基本情况和论坛议程。

引导发言首先是电子科技大学张杨松的《脑电网络成像技术及其在孤独症诊疗中的应用》。张杨松深入浅出地阐述了大脑作为一个复杂网络的构成，如何通过脑电技术来预测智力水平。同时，他还指出了目前面临的主要挑战，包括脑电信号容易受到干扰和空间分辨率低等问题，以及如何通过脑电皮层源成像和脑电格兰杰因果网络来构建更精准的脑网络。他还分享了利用大尺度节律网络对孤独症进行临床辅助诊断和协同康复治疗的最新进展，特别是基于静息EEG的深度学习方法和重复经颅磁刺激技术的应用。

第二个引导发言来自四川省妇幼保健院聂晶的《孤独症临床诊疗和干预》。聂晶从自己的实际经历出发讲解了临床诊疗和干预在孤独症上的应用，介绍了孤独症的主要特征、病因分类、DSM-V的诊断标准以及常用的干预工具和方法。她指出孤独症是一种高度异质性的行为综合症，诊断过程中需要符合特定的标准。同时，她还强调了ASD儿童在青少年期面临的特殊问题，如具有社交动机但缺乏沟通能力，以及青春期的发育挑战和可能合并的其他发育行为疾病。聂晶提到，面对诊断ASD的挑战，医生往往只能依赖主观判断，这也显示了早期干预共识的重要性。

第三个引导发言来自武汉科技大学顾进广的《多模态医学预训练模型构建及其在孤独症中的初探》。进广指出多模态医学大模型在医学发展中的重要作用，包括其在视频、图像等多个模态上的应用能力。他介绍了多模态医学数据的概念、使用原因及其在提高诊断准确性等方面的应用价值。最后进广强调基于大模型的数据模态融合方法如ShenNong-TCM、XRAYGLM、BianQue、DoctorGLM等在辅助诊断等领域的潜力，同时也指出了隐私、可解释性等领域面临的挑战和障碍。

在思辨环节，与会嘉宾围绕AI for 儿童青少年孤独症，针对三个思辨议题展开激烈的讨论和思辨。

思辨议题1：在辅助诊疗过程中，AI技术如何能脱颖而出？

西北大学的崔磊认为AI技术在精确诊断和定量分析上具有优势，尤其在处理复杂癌症诊断时能对医生的工作进行较好的补充。但AI的可解释性还需提高，让医生能理解并信任它的决策过程。

来自西南交通大学的滕飞指出，在辅助诊疗中，AI技术应当尊重病因的客观性与诊断的主观性，同时遵循AI向善的原则。她强调AI应辅助而非取代医生的判断，通过提供技术手段来提升诊断的准确性。滕飞还提出，可以借鉴在线教育的一些理念来帮助医生在诊疗中更好地应用AI技术。

思辨议题2：在智能诊断过程中，脑电信号分析与智能行为观测谁更胜一筹？

四川大学华西医院的殷晋认为，在智能诊断过程中，相对于脑电信号分析，智能行为观测在预测和诊疗孤独症方面更为有效。他认为脑电信号分析存在较大误差，并不适合用于孤独症的诊断和治疗。他进一步提出了AI在帮助孤独症患者进行心理建模，从而将习惯转换为生活能力方面的潜力。

来自电子科技大学的李镭指出，在智能诊断过程中，虽然ADOS（Autism Diagnostic Observation Schedule）具有很高的准确性，但其特异性较高，可能会导致漏诊。他提到了使用神经标志物进行诊疗的尝试，并强调脑电信号分析在当前缺乏公开数据库支持，限制了进行多中心研究试验的可能性。李镭认为，目前应以行为观测为主导，可以在诊断中使用眼动等行为标志物，这对18个月以前患儿的行为观测尤其有效。

思辨议题3：在智能治疗过程中，医用陪护式机器人技术如何破局？

成都大学的莫春梅认为，医用陪护式机器人的应用不应局限于医院，其潜力可以扩展到更多场景。她指出，这类机器人在孤独症儿童的语言及情绪训练中已显示出良好效果。莫春梅强调实验室以外的学校和社区等真实场景下数据的重要性。她提到，目前用于训练的APP资源还不够充足，并认为AI应能够根据每个孩子的不同情况提供个性化的陪护。最后，她还指出可以利用大数据进行孤独症的科普。

来自成都文理学院的刘卡静指出，医用陪护式机器人技术要破局，需紧密结合临床、教育及家庭的实际需求。AI不仅要协助患儿的日常生活，还需要为每个患儿提供个性化定制服务。同时，机器人要帮助患儿进行精细动作的训练，同时可以解放部分家长的时间，这是患儿及其家长的刚性需求。

思辨环节输出以下结论：

1. 在辅助诊疗过程中，AI技术如何能脱颖而出：在辅助诊疗中，AI技术依托其强大的数据分析能力、个性化医疗方案的制定、以及在模拟临床情境下的决策支持能力脱颖而出。AI能够结合多模态医学数据，提高诊断的准确性，同时通过精细的行为观测和智能分析来辅助医生做出更加客观的诊断。此外，AI在日常管理和远程监控方面，特别是连续性护理和慢性病管理方面，也显示出巨大的潜力。通过这些途径，AI技术能为医生提供了强大的工具，以提高病人护理的效率和质量。

2. 在智能诊断过程中，脑电信号分析与智能行为观测谁更胜一筹：在智能诊断过程中，智能行为观测因其对特定行为模式的直观监测，如眼动追踪等，可能优于脑电信号分析。由于脑电信号分析受限于数据的可获得性和多中心研究的可行性，因此在实际应用中面临着不小的挑战，而行为观测技术则更易于实施，并且通常更符合临床需要。因此，在当前的技术和资源配置下，智能行为观测在智能诊断中更占优势。

3. 在智能治疗过程中，医用陪护式机器人技术如何破局：在智能治疗过程中，医用陪护式机器人技术能够破局的关键是其能够满足患者及其家属的临床需要、教育需求以及陪护等其他需求。此外，确保其个性化功能与患者的具体情况相匹配，如辅助精细动作和日常生活技能训练等，是医用陪护机器人能够被广泛应用的重要前提。

最后，两位执行主席为思辨引导嘉宾颁发了感谢牌。CCF YOCSEF副主席周彬以及CCF YOCSEF成都主席牛宪华进行了论坛总结发言，并预告了YOCSEF成都的下一次活动———将于2023年12月2日举办的《成渝国产新能源汽车软件生态发展的思与行》观点论坛。