UTSA创建了可穿戴设备和人工智能实验室，以提供精确的治疗计划，以改善被诊断为自闭症谱系障碍（ASD）的孩子的学习情况。
研究人员将自动收集数据并分析行为感知数据，这些数据可用作AI增强治疗专家。
这些结果可用于AR / VR，游戏和其他数字平台，以创建对治疗的更大访问并使它们标准化。
UTSA教育与人类发展学院教育心理学副教授兼主任Leslie Neely表示：“通过应用行为分析，我们受到了人类观察者所收集的数据的限制，这些观察者还可以与儿童互动并与孩子互动。我们的临床医生在处理信息和为孩子准备干预方面承担了巨大的负担。人工智能可以减轻这种负担。”
根据自闭症研究，由于没有医学检验，因此诊断和治疗ASD可能很困难。医生或行为分析人员依靠孩子的行为和发展来制定诊断和治疗计划，但是获得结果和提供行为治疗的过程依赖于冗长的数据收集，观察，治疗和上班时间，以便专家与孩子互动。此外，ASD本身的医学培训是多种多样的，而且不统一，这可能导致不同的治疗计划和误诊。
尽管ASD无法治愈，但文献显示，早期诊断有助于改善患有这种疾病的人的行为结局。有几种类型的治疗方法，例如应用行为分析，职业治疗，言语治疗，物理治疗和药物治疗。
Neely解释说：“智能健康和行为感应平台将根据我们所知道的最适合孩子的情况提出建议。然后，临床医生将实施它。我们不必从交互中脱离来获取数据，也不必脱离来评估数据。我们在重要的地方扩大了人员的使用。”
UTSA研究人员已经安装了传感器和摄像头，并已经在测试AI。在夏季，该平台将首先关注睡眠模式以及他们如何预测ASD儿童白天的行为。
根据疾病控制与预防中心的数据显示，大约54名儿童中就有一名自闭症谱系障碍患病者。不论种族，经济背景如何，都会出现这种情况。但是，男孩患病的几率是女孩的四倍。患有自闭症的人有不同的学习方式，注意力或对事物的反应。ASD的征兆始于儿童早期，是终生病。
该智能健康和行为感应平台可用于门诊和学校。集成到远程医疗平台中，以便利向生活在农村和贫困地区的人们提供服务；并在紧急情况下发挥作用。处理后的数据和结果可用于动态影响虚拟环境，学习结构，治疗计划的准确性，有效性以及AR或VR数字平台的合并，以促进对干预效果的更广泛访问和对治疗效果的概括。
尼利说：“人工智能在这里不能取代人类。在行为疗法中，需要与人类建立联系。”
UTSA计划在夏季结束前取得更多成果，以弥合AI如何改善个性化治疗方面的知识鸿沟。资金申请已经提交给美国国家科学基金会，以寻求更多的技术支持。CAPRI和AILA之间的工作是跨学科方法的一个示例，这是UTSA解决全球最严峻挑战的愿景的一部分。
