Deep neural networks and deep deterministic policy gradient for early ASD diagnosis and personalized intervention in children
8.5
来源：
Nature
关键字：
EEG
发布时间：
2025-11-28 23:32
摘要：
本研究提出了一种结合深度神经网络和深度确定性策略梯度的自闭症谱系障碍（ASD）早期诊断与个性化干预系统。该系统通过分析多种数据集，展示了在社交技能、行为问题和情绪稳定性方面的显著改善。研究结果表明，该系统不仅提高了ASD的诊断准确性，还通过个性化的干预策略有效降低了高风险儿童的比例，具有广泛的临床应用潜力。
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关键证据
深度神经网络的预测准确率达到96.98%，显示出优于传统模型的性能。
个性化干预系统在社交技能和情绪稳定性方面实现了显著改善。
研究基于多个数据集，确保模型的准确性和普适性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种结合深度神经网络和深度确定性策略梯度的自闭症谱系障碍（ASD）早期诊断与个性化干预系统。该系统通过分析多种数据集，展示了在社交技能、行为问题和情绪稳定性方面的显著改善。研究结果表明，该系统不仅提高了ASD的诊断准确性，还通过个性化的干预策略有效降低了高风险儿童的比例，具有广泛的临床应用潜力。