此前研究创造，自闭症谱系障碍患者的大脑胆碱能神经环路非常，而大脑胆碱能神经环路非常会伴随患者瞳孔自发扩展或紧缩以及心率非常。

美国波士顿儿童医院的研究职员不雅观察了实验鼠的瞳孔变革，创造在实验鼠的自闭症症状涌现之前，其瞳孔扩展和紧缩就已经发生了改变。
基于对这些实验鼠约60小时的不雅观察，研究职员“演习”了一种深度学习算法，用以识别出非常的瞳孔变革模式。

然后，研究职员用这个算法剖析了35名患有瑞特综合征的女孩以及对照组的40名正常女孩的瞳孔变革情形。
瑞特综合征是属于自闭症谱系范畴的神经发育性疾病，患者智力迟缓，并会涌现类似自闭症的症状。

为避免检测瞳孔造成被检测工具的不安，研究职员利用心率颠簸作为量化标准。
研究职员创造，该算法仍成功识别出了患有瑞特综合征的女孩，一两岁婴幼儿诊断准确率为80%。

研究职员表示，这种非侵入性且易于评估的方法可成为婴幼儿神经发育问题的筛核对象，用于追踪他们的发育情形。
该算法不仅可以为瑞特综合征等自闭症谱系障碍供应早期预警旗子暗记，未来也可以用于监测患者对治疗的反应。