Predicting Language Development and Classification in Toddlers with Developmental Delays and Autism Spectrum Disorders by Applying Multimodal Data to Artificial Intelligence/Machine Learning and Combining the Therapeutic Efficacy of Early Intervention (1/3)

本計畫將收集幼兒的生理、行為資訊等多模態資訊，並分析生理-行為關聯性特徵以進行人工智慧機器學習，以期早期區辨典型發展幼兒、泛自閉症症候群高風險幼兒與發展遲緩幼兒；再者，我們將發展複合式早療介入模式，並進行介入前後多模態資訊比較，希望對於幼兒腦部與認知語言發展有所助益；最終希望以多模態資訊進行人工智慧機器學習，預測幼兒語言表現，並將此資訊提供給早療專業職類與家長參考，有助於擬定後續早療介入方案與學齡前個別化教育計畫，以期突破學齡前兒童之生理與心理限制，將早療效益放大，協助慢飛天使展翅高飛。