A Scoping Review of AI-Based Approaches for Detecting Autism Traits Using Voice and Behavioral Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review systematically maps the rapidly evolving application of Artificial Intelligence (AI) in Autism Spectrum Disorder (ASD) diagnostics, specifically focusing on computational behavioral phenotyping. Recognizing that observable traits like speech and movement are critical for early, timely intervention, the study synthesizes AI's use across eight key behavioral modalities. These include voice biomarkers, conversational dynamics, linguistic analysis, movement analysis, activity recognition, facial gestures, visual attention, and multimodal approaches. The review analyzed 158 studies published between 2015 and 2025, revealing that modern Machine Learning and Deep Learning techniques demonstrate highly promising diagnostic performance in controlled environments, with reported accuracies of up to 99%. Despite this significant capability, the review identifies critical challenges that impede clinical implementation and generalizability. These persistent limitations include pervasive issues with dataset heterogeneity, gender bias in samples, and small overall sample sizes. By detailing the current landscape of observable data types, computational methodologies, and available datasets, this work establishes a comprehensive overview of AI's current strengths and fundamental weaknesses in ASD diagnosis. The article concludes by providing actionable recommendations aimed at guiding future research toward developing diagnostic solutions that are more inclusive, generalizable, and ultimately applicable in clinical settings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle