據外媒Venturebeat 報導，南加州大學和馬德里卡洛斯三世大學的一個研究團隊利用人工智慧技術來預測嬰兒的發育障礙。該團隊研究人員在Arxiv.org 上發表論文，利用可穿戴感測器的日常運動資料預測嬰兒的運動發育狀態，對肢體運動模式進行了分類，以便預測嬰兒日後是否有可能出現神經缺陷。該研究團隊從南加州大學的嬰兒神經運動控制實驗室提供的資料集中提取資料，包含從捆綁在嬰兒腳踝上的加速度計、陀螺儀和磁力儀收集的運動資料。研究人員手動添加了一些特徵，比如年齡、發育程度評分和發育標籤，然後使用許多二進位分類演算法構建了預測模型，最終確定了三個最優秀的組合來最小化任何一個模型的偏差。所產生的演算法會進行運算，其預測非常接近基線。它基於那些運動資料來預測嬰兒前6 個月的發育延遲問題，準確率達到83.9%；預測6 到12 個月的問題的準確率也高達77%。