人工智能在孤独症谱系障碍儿童诊断与干预中应用的文献计量分析
周波1
佘万斌2
向松柏3
1.乐山师范学院特殊教育学院,四川 乐山市 614000;西华师范大学教育学院,四川 南充市 6370092.乐山师范学院教育科学学院,四川 乐山市 6140003.乐山师范学院特殊教育学院,四川 乐山市 614000;特殊教育语言智能四川省哲学社会科学重点实验室,四川 乐山市 614000
摘要：目的 探讨人工智能技术在孤独症谱系障碍(ASD)儿童诊断与干预领域的研究现状、热点和发展趋势.
方法 检索Web of Science核心合集数据库关于人工智能与ASD儿童诊断与干预主题相关的文献,时间范围2024年10月28日前.采用CiteSpace 6.3.R1软件进行分析.
结果 共获得符合标准的文献219篇.年发文量呈快速增长趋势.Peter Washington、Dennis P.Wall、Antonie D.Kline、Haik Kalantarian和Qandeel Tariq等作者发文量位居前列.美国在该领域的影响力显著,斯坦福大学、埃及知识库、哈佛大学、伦敦大学等是核心研究机构.研究热点集中于机器学习、深度学习、虚拟现实等技术在社交沟通、情绪识别、语言康复等方面的应用.研究经历了技术验证(2012年至2016年)、技术深化(2017年至2020年)和融合创新(2021年至2024年)3个阶段.
结论 人工智能技术在ASD儿童诊断与干预领域研究发展较快.机器学习、深度学习等算法能显著提升诊断精确度,虚拟现实、机器人辅助等技术能有效改善干预效果.当前研究已从单一技术验证阶段发展到多模态技术融合应用阶段,形成了以美国为主导、多国参与的国际化研究格局.
关键词：孤独症谱系障碍儿童人工智能文献计量学
分类号：R749.93(精神病学)
论文发表日期：2025-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 573-580 )
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