专访梁咏诗：人工智能干预自闭症儿童音乐治疗

据最新的官方数据标明,我国儿童孤独症患病率约为0.7%,且近年来患病率逐年上升。反观国外,情况也不容乐观。根据美国疾病控制与预防中心(CDC)2020年发布的数据,美国8岁儿童的自闭症患病率已经高达1/54。而对比美国1992年的数据,儿童自闭症患病率的数据为1/150,患病率呈现了急剧上升的态势。孤独症谱系障碍(也称自闭症)是一类发生于儿童早期的神经发育障碍性疾病,以社交沟通障碍、兴趣狭隘、行为重复刻板为主要特征,严重影响儿童社会功能和生活质量。孤独症通常起病于婴幼儿期,目前尚缺乏有效治疗药物,主要治疗途径为康复训练,最佳治疗期为6岁前,越早干预效果越好。通过早期发现、早期诊断、早期干预可不同程度改善患儿症状和预后。

日前,治疗儿童自闭症最有效的手段之一是音乐治疗,音乐治疗能够帮助自闭症儿童提高他们的语言、社交、大运动的能力以及缓解焦虑情绪等。

音乐治疗是在自闭症干预治疗中早已实践的手段,但在现实情况中,要对大量的自闭症儿童进行有效的干预治疗却十分困难。除了客观的教育资源和条件受限之外,教师和心理咨询师对自闭症儿童进行个性化音乐教育和干预的能力也很大程度上影响治疗效果。原因在于,影响自闭症儿童音乐感知能力的重要因素之一是自闭症儿童的认知能力,认知能力在自闭症儿童中的差异性很大。此外,年龄的变化也是导致自闭症儿童感知音乐能力差异的重要因素,自闭症儿童年龄较小时的音乐感知能力更为出色。自闭症儿童的音高辨别能力从6岁开始至14岁逐渐增强,然而相较于一般发育儿童的听觉短时记忆会在整个青春期以及成年期持续发展,自闭症儿童的听觉短时记忆会过早地停止发展。因此,根据不同儿童的认知能力和年龄对自闭症儿童采取不同的科学音乐治疗手段至关重要。

对此,国内知名音乐教育专家梁咏诗女士原创了一种智能化音乐感知和乐理素养提升方法,通过为自闭症儿童提供个性化学习路径和音乐、游戏治疗结合的手段,大幅度提升了音乐治疗在实际应用中的覆盖人群数量、治疗效率和治疗效果。首先,人工智能算法和模型的参与,改变了音乐教育治疗中教师、心理咨询师通过大脑主观判断和分析决定音乐治疗方法的治疗路径,算法和模型通过自闭症儿童的音乐感知和素养表现,能够快速精准地判断自闭症儿童现阶段的音乐感知能力。该方法通过游戏中声音频率、强度和时间的变化,客观测量自闭症儿童对音乐基本听觉成分的编码和早期分析,从而根据其音乐感知能力采用不同的能够促进儿童感知能力的音乐因素,比如节拍、音乐速度、歌词、节奏等等,真正做到对症下药。

其次,该智能化音乐感知和乐理素养提升方法体现了人工智能的一大优势:大数据。比起大量的实际个案研究,将个案数据储存为数据库,并利用大数据的强算力进行分析整合,大幅度提升了对症下药的准确度、速度和力度。在自闭症音乐治疗中,听觉和运动区域之间的大脑连接增幅最大是响应干预的最大行为改善之一,该方法通过大数据在音乐、游戏治疗中千人千面的干预手段,能够有效地将自闭症儿童运动、音乐教育进行最大程度有机个性化的结合,从而达到最有效的治疗效果。

此外,该智能化音乐感知和乐理素养提升方法亦达到了所有智能教育的最终目的——通过远程教学,平衡教育资源差距带来的机会不平等。该方法中的智能化平台支持远程教学,且具有非常强的稳定性和开放性,最大程度减弱了地理位置和区域信号强弱的限制。

梁咏诗女士为自闭症儿童音乐治疗开创了新时代的新路径——人工智能干预自闭症儿童音乐治疗,不仅是技术的突破,更是教育治疗的一大跨越,为社会做出了巨大贡献。(作者:李欣 )