根据美国疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)的数据，美国近3%的儿童被诊断患有自闭症。但是印第安纳大学和普渡大学的一个合作研究小组正在寻找更快做出正确诊断的方法。

　　McNally Keehn是最近发表在JAMA Network Open上的一篇论文的资深作者，该论文描述了研究小组在印第安纳州初级保健诊所使用眼动追踪生物标志物进行自闭症诊断的研究。该团队前往参加印第安纳州早期自闭症评估中心系统的实践，并对146名14-48个月大的儿童进行了盲法研究级评估。

　　“诊断性生物标志物是提供离散和客观诊断指示的特征。McNally Keehn说:“眼球追踪生物标记可以测量社交和非社交注意力以及大脑功能，这可以区分患有自闭症的儿童和患有其他神经发育障碍的儿童。”“然而，尽管在眼动追踪生物标志物的发现方面投入了大量资金，但在将眼动追踪生物标志物转化为临床效益方面仍存在差距。

　　为了进行眼球追踪，研究中的孩子们坐在高脚椅上或看护人的腿上，在电脑屏幕上观看视频，同时研究人员记录他们的眼球运动和瞳孔大小。当初级保健临床医生的诊断和诊断确定性与眼动追踪生物标志物指标相结合时，该模型的灵敏度为91%，特异性为87%，这意味着他们做出了更准确的自闭症诊断。

　　麦克纳利·基恩说，像这样的研究可以通过更好地为初级保健临床医生提供多方法诊断方法，帮助解决获得自闭症评估的延迟问题。

　　麦克纳利·基恩说:“这是一个公共卫生问题，我们的方法有可能大大改善当地社区获得及时、准确诊断的机会。”

　　该团队的下一步是利用人工智能对他们的诊断模型进行大规模的复制和验证研究。然后，他们希望进行一项临床试验，研究诊断模型在实时初级保健评估中的有效性。

　　其他研究作者包括印第安纳大学的Patrick Monahan、Brett Enneking、Tybytha Ryan和Nancy Swigonski以及普渡大学的Brandon Keehn。