诊断自闭症可能需要半天或更长时间的临床观察，这是一个快速的部分——通常，家庭需要等待几年才能实现这一点。现在，为了加快速度，斯坦福大学的研究人员正在开发一种智能手机应用程序，可以大大减少诊断所需的时间。

这个名为GuessWhat的应用程序的核心是一个游戏，它鼓励孩子们执行一些概念，比如棒球或快乐。但同样重要的是，儿科和生物医学领域的数据科学副教授丹尼斯沃尔(Dennis Wall)表示，事实上，该应用程序将播放儿童视频——可以分析初步工作建议的视频，以确定儿童是否患有自闭症。

在神经科学的帮助下，在沃尔五台神经科学研究所翻译种子的支持下，计算机科学教授詹姆斯兰道和他的同事们正在扩展GuessWhat的能力，它不仅是一个诊断工具，也是一个治疗工具。

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

哑谜作为一种诊断工具。

据Wall说，GuessWhat最初的想法是在玩基于智能手机的哑谜版本时来找他。在那个游戏中，玩家将手机放在额头上，屏幕朝外，这样其他人就可以看到一个提示——例如，一名宇航员的照片——并试图猜测他们的朋友显示的提示。

沃尔意识到，通过让孩子表演各种概念——宇航员等。以及情感或社交场合——他或许能够捕捉到孩子的视频，并使用视频上的机器学习算法来确定任何概率。儿童患有自闭症。沃尔说，这对于诊断和跟踪开发进度非常有用。对于父母来说，这可以相对快速地完成，而无需等待数年去专门的诊所。

“我认为，如果我们能为自闭症做到这一点，它可能真的很强大，”沃尔说。

这是目前的工作方式。家长或其他成年人打开应用程序登录后，将手机放在额头上，屏幕朝外，让孩子可以看到。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——供孩子们表演。然后成年人试着猜测这个图像代表什么。

与普通填字游戏不同的是视频。孩子在玩的时候，智能手机的摄像头会捕捉视频，有两个目的。在最初阶段，Wall、Landay和他们的同事已经知道哪些孩子患有自闭症，哪些患者没有自闭症。重点是利用机器学习方法分析视频，确定哪些面部表情、动作或其他行为可以区分自闭症。从那时起，该应用将学会检测自闭症的指标，儿童医生可以使用它来筛查儿童，而无需在特殊诊所看到他们。根据Wall的说法，初步实验表明该策略是可行的——是时候扩大团队的努力了。

哑谜作为一种治疗。

现在，沃尔说，“我们的目标是建造它，这就是种子基金的来源。”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，他们将参与联合设计下一个版本的应用程序。该团队还将继续收集数据，以帮助该应用程序更好地区分自闭症儿童和非自闭症儿童。

种子基金也将被用来开发病人的治疗和诊断应用，创造了沃尔所说的行动到数据的反馈循环。沃尔说，“这可以让我们把GuessWhat游戏作为一个指标来跟踪进度，同时对待孩子”，这可以在社交场合发挥更好的作用。“一旦他们变得更加社会化，许多人会将与自闭症相关的延迟发展轨道转移到更典型的发展轨道上。”

在接下来的几个月里，沃尔和他的同事将与临床医生合作，将标准自闭症治疗的两个要素(称为离散实验研究和关键反应训练)纳入GuessWhat。沃尔说，这些疗法的一些功能，比如教孩子区分情绪的卡片，以及强调模仿和社交互动的游戏，可以在智能手机应用中相对容易地实现。最终，我希望为临床试验做准备，以便在未来几年的某个时候测试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，做出了什么诊断决策以及为什么。沃尔说：“总的来说，医学没能很好地完成记录管理。“因此，当医生的办公室里发生了一些事情——用听诊器识别异常呼吸、用发育迟缓的可视屏幕、用眼睛进行屏幕显示——大部分驱动医生做出决策的内容都会丢失。”当孩子玩游戏时，他们储存了大量的数据，所以研究人员在试图了解自闭症是什么以及如何解决自闭症时，有了一个更好的起点。

“以前没有人捕捉过这些数据，”沃尔说。“这为儿科健康的未来发展创造了越来越多的机会。”

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