孤独症是儿童发育早期出现的神经发育性疾病，越早发现，干预治疗的效果越好。目前临床上常用的量表诊断法，具有一定的主观性和局限性。机器学习(Machine Learning,ML)通过客观分析行为、基因、脑电、眼动、大脑磁共振成像等大数据，对孤独症进行筛查和诊断，较传统方法更为精准。本文对机器学习在孤独症中的应用进行综述，以期为我国孤独症儿童的筛查与诊断提供借鉴和启发。
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