随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习已成为医疗领域不可忽视的重要力量，尤其在神经多样性疾病的诊断和评估方面展现出了巨大潜力。神经多样性疾病（Neurodivergent Disorders，NDD）主要包括自闭症谱系障碍（ASD）、注意力缺陷多动障碍（ADHD）及两者的共病情况，长期以来因诊断复杂、症状多样性强，给患者及其家庭带来了极大的挑战。近年来，研究人员通过精密的运动学数据采集结合先进的深度学习算法，成功揭示了运动行为与认知状态间深刻的内在联系，为早期识别和严重度评估提供了全新的视角和方法。神经多样性疾病的诊断依赖于病史分析和行为观察等传统方法，这不仅耗时且依赖高水平的临床经验。运动作为人类行为表达的重要组成部分，与脑部神经功能密切相关。受试者在完成特定运动任务时，其细微的动作表现往往蕴含着丰富的神经信息。
高精度的运动传感器通过监测毫米乃至微秒级的手部运动轨迹，捕捉到常规观察难以识别的微小波动，这些数据为深度学习模型提供了大量有价值的特征支持。深度学习模型尤其是长短时记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据上表现出色，能够抓取运动数据中的时序依赖和复杂模式。通过对参与者手部运动的加速度、角速度以及空间姿态数据进行训练，模型能够在没有预设假设的情况下自主识别多种神经多样性疾病类别，且诊断准确率超过传统基于行为的诊断方法。这标志着深度学习技术在临床筛查中的广阔应用前景。除了分类诊断，研究团队还通过过滤运动数据中的电子噪声，提取参与者生理运动过程中固有的随机波动，通过计算Fano因子和信息熵等统计量，量化运动波动的复杂度和不确定性。这些生物计量指标与临床中疾病的严重程度呈显著相关，进一步丰富了对神经多样性疾病个体差异的理解。
此种定量严重度评估有助于医生根据患者的运动学表现制定更精准的个性化干预方案，监测治疗进展，评估康复效果。伦理和隐私问题是医学人工智能广泛应用必须重视的方面。在运动数据采集及处理过程中，严格遵守隐私保护政策，确保数据匿名化和安全传输，获得患者或监护人的知情同意，构建透明且负责任的数据管理体系，才能促进技术的可持续发展及临床信任的建立。未来，随着传感器技术的不断进步和人工智能算法的优化，深度学习结合运动学数据的诊断系统将更加高效、便捷，并逐步普及到学校、社区等非医疗场所，实现早期筛查和干预。此外，融合多模态数据，如神经影像、基因组学和行为数据，将增强模型的诊断能力和适应性。综合来看，基于深度学习的运动学诊断和严重度评估技术为神经多样性疾病研究开辟了崭新的路径，不仅提升了诊断速度和准确性，也助力个体化健康管理的发展。
这种创新结合为患者及其家庭带来了切实的福音，为临床实践注入了智能科技的力量，预示着神经学领域迈向更精准医疗的新时代。
