机器学习技术综述用于自闭症诊断和治疗

最近发表在arXiv上的一篇系统综述，考察了机器学习技术在自闭症谱系障碍（ASD）诊断和治疗中的应用。该综述涵盖了2017年至2023年的55项研究，发现监督学习方法目前占主导地位，但深度学习在更大的数据集中的应用日益广泛。未来进展预计将来自结合无监督学习和模糊逻辑的混合方法，以及整合来自可穿戴技术和生物识别传感器的数据以进行持续监测。 AI

影响 该综述强调了机器学习在理解和治疗自闭症方面日益增长的作用，并建议未来整合先进的数据源以提供更全面的护理。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习技术系统综述的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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