AI輔助孤獨癥兒童個性化干預(yù)，大米和小米最新研究成果在重要期刊發(fā)布
對一名孤獨癥兒童進行能力水準(zhǔn)評估并制定個性化干預(yù)方案，需要多久？
過去，專業(yè)督導(dǎo)梁琳婕需要用3個小時，她任職于國內(nèi)領(lǐng)先的特殊需要兒童康復(fù)機構(gòu)大米和小米，這個用時也代表了國內(nèi)一線督導(dǎo)的水準(zhǔn)。
而現(xiàn)在，這一過程已經(jīng)被壓縮到50分鐘以內(nèi)，未來還會更短，而且準(zhǔn)確性不下降。
近日，嶺南師范學(xué)院廣東省特殊兒童發(fā)展與教育重點實驗室李清華教授團隊與深圳市復(fù)米健康科技有限公司（大米和小米），共同在《現(xiàn)代特殊教育》雜志2024年11月刊上發(fā)表論文《基于大語言模型的孤獨癥兒童課程本位智能評估的循證研究》，該期刊創(chuàng)辦于1992年，是全國第一份正式出版的特殊教育專業(yè)期刊，也是發(fā)行量最大的特殊教育刊物。
該研究指出，基于大語言模型（LLM）對孤獨癥兒童功能進行智能評估，其Jaccard指數(shù)（一致性指數(shù)）可達72%（基于較早期的取樣結(jié)果）。這個智能評估在數(shù)據(jù)輸入后只要1分鐘即可生成，專業(yè)督導(dǎo)在AI生成基礎(chǔ)上再做復(fù)核和調(diào)整，整體50分鐘內(nèi)可以完成，準(zhǔn)確性和過去3小時人工完成的報告相當(dāng)。
該智能評估作為行業(yè)內(nèi)的首度原創(chuàng)性嘗試，極大提升了孤獨癥兒童的評估干預(yù)效率。
可實現(xiàn)優(yōu)秀評估師經(jīng)驗的數(shù)字化復(fù)制和傳承
論文中的這個智能評估，是大米和小米研發(fā)的AI解決方案RICE AI中的應(yīng)用之一——AI評估師。根據(jù)論文所描述，RICE AI在參考其他領(lǐng)域的同類型研究設(shè)計的基礎(chǔ)上，結(jié)合孤獨癥兒童康復(fù)領(lǐng)域的真實場景需求和數(shù)據(jù)，進行針對性的建模和訓(xùn)練，以達到評估和輸出個別化干預(yù)方案的效果。
隨后，通過373個新樣本的測試，將智能評估結(jié)果及生成的個性化干預(yù)方案，與專業(yè)評估師的判斷進行比對，從而評價其準(zhǔn)確率。
結(jié)果表明，Jaccard整體指數(shù)為72%，也就是說，智能評估結(jié)果及生成的個性化干預(yù)方案與專業(yè)評估師的判斷和方案，相似度達到72%。
與60月齡的ASD（孤獨癥）兒童評估結(jié)果對比，該評估針對24-48月齡幼齡個案的Jaccard指數(shù)要顯著優(yōu)異。此外，Jaccard指數(shù)并沒有因ASD兒童的性別和是否有診斷結(jié)果而存在顯著差異。
“我們希望探索人工智能領(lǐng)域的大語言模型在孤獨癥評估、康復(fù)流程上的應(yīng)用，最終將部分人工的工作交由大語言模型去產(chǎn)出，并且質(zhì)量和關(guān)聯(lián)度要和專業(yè)的評估師有較大的一致性。”論文第一作者、嶺南師范學(xué)院廣東省特殊兒童發(fā)展與教育重點實驗室教授李清華表示。
論文作者之一、大米和小米研發(fā)副總裁王占偉解釋，智能評估輸出較為準(zhǔn)確的干預(yù)模板后，評估師可結(jié)合實際與孩子的互動觀察及家長的反饋，進一步微調(diào)和優(yōu)化，從而很好地節(jié)省時間精力，并實現(xiàn)優(yōu)秀評估師經(jīng)驗的數(shù)字化復(fù)制和傳承。而且隨著算法的成熟，最新的后臺監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示準(zhǔn)確度已經(jīng)超過80%，未來準(zhǔn)確率還將持續(xù)提高。
AI的有效應(yīng)用，對實現(xiàn)康復(fù)普惠具里程碑意義
AI評估師根據(jù)孤獨癥兒童信息進行評估并輸出個性化干預(yù)方案，涵蓋評估結(jié)果與分析、干預(yù)目標(biāo)、干預(yù)計劃等維度，再由評估師進行審核和微調(diào)，大大減輕人工撰寫報告的工作量。
整體用時可從3小時下降到50分鐘。
左：通過紙筆記錄數(shù)據(jù)、撰寫評估報告；右：AI一鍵生成評估報告
據(jù)2024年《中國孤獨癥教育康復(fù)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報告》保守估計，全國0至14歲孤獨癥兒童約200萬，且每年新增約16萬。孤獨癥群體“千人千面”，每個兒童的癥狀和需求都是獨特的，而個性化評估是科學(xué)干預(yù)的前提。
傳統(tǒng)的孤獨癥評估，很大程度上依賴于專業(yè)督導(dǎo)的個人能力和經(jīng)驗，這一過程耗時耗力，極大影響了督導(dǎo)的工作效率。
“AI在這個領(lǐng)域被有效應(yīng)用后，能極大降低對人力的依賴，對實現(xiàn)康復(fù)普惠具有里程碑意義。”王占偉介紹，該項目從2023年籌備立項，運用了大米和小米過去10年積累的20000多個案的8000多萬組干預(yù)記錄、200多萬干預(yù)標(biāo)簽以及200多萬督導(dǎo)決策數(shù)據(jù)，海量實操數(shù)據(jù)是項目能夠研發(fā)成功的“地基”。
李清華認為，該項目具有較重大的科學(xué)創(chuàng)新和臨床應(yīng)用價值，打開了孤獨癥康復(fù)和人工智能結(jié)合的研究可能和方法路徑，同時在研發(fā)過程中整個團隊堅持產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，很好地實現(xiàn)了從研發(fā)到應(yīng)用的無縫對接。
“理想的目標(biāo)是評估方案能達到90%甚至更高的準(zhǔn)確率。此外，隨著數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和模型的成熟，智能系統(tǒng)很有可能輸出評估師意想不到、但確實有用的恰當(dāng)干預(yù)目標(biāo)。”論文作者之一曾松添博士指出。
王占偉表示，研究團隊還在進一步嘗試將該技術(shù)應(yīng)用在多動癥、言語障礙的評估，也在考慮引入多模態(tài)模型（語音語義識別、圖像和視頻識別），提升干預(yù)流程的效率和效能。
