基于自然语言处理与图中心性分析的孤独症谱系障碍精准行为干预研究

为解决孤独症谱系障碍（ASD）个体化治疗需求与临床资源短缺的矛盾，研究人员结合自然语言处理（NLP）与社交网络分析（SNA），构建了基于29例患者纵向ABA治疗数据的图模型。通过计算中心性得分与社区检测，实现了治疗推荐与个性化干预路径的精准匹配，为临床决策提供了数据驱动的新范式。

　　

孤独症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder, ASD）是一种以社交沟通障碍和重复刻板行为为核心特征的神经发育性疾病，全球每44名儿童中就有1例患者。尽管应用行为分析（Applied Behavior Analysis, ABA）等干预手段能有效改善症状，但临床资源分布不均、个性化治疗方案设计困难等问题长期存在。尤其在农村和低收入地区，80%的ASD儿童难以获得专业治疗。这一现状催生了利用数字技术优化干预策略的迫切需求。

在这一背景下，来自SM Learning Skills Academy for Special Needs Pvt. Ltd.等机构的研究团队创新性地将自然语言处理（NLP）与图论方法相结合，对29名ASD儿童为期6个月的ABA治疗数据进行了深度挖掘。研究团队构建了双重社交网络模型：第一个模型以患者为节点，通过分析电子健康记录（EHR）中的治疗处方和社会人口学特征建立相似性连接；第二个模型则以个体患者的治疗目标为节点，量化技能间的关联强度。通过计算度中心性（Degree Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）等指标，系统评估了网络节点的影响力，最终开发出精准治疗推荐系统。该成果发表于《Biomedical Signal Processing and Control》，为突破传统ABA治疗的人力资源瓶颈提供了智能化解决方案。

研究主要采用三项关键技术：首先利用NLP对非结构化的EHR文本进行语义分析，提取治疗目标特征；其次运用社区检测算法在患者网络中识别相似群体；最后通过图中心性计算量化治疗目标的优先级。所有数据均来自真实世界的临床实践队列。

治疗推荐
研究发现患者节点2、4、5、6、7、8之间具有最强的边权重（0.78-0.92），表明这些患者的治疗路径高度相似。基于中心性分析生成的推荐方案与真实临床决策的一致性达82%，验证了模型的可靠性。

讨论
该研究首次将SNA的双层网络架构应用于ABA治疗优化。患者级网络通过社区划分实现了群体智慧共享，而技能级网络则揭示了不同治疗目标的协同效应。值得注意的是，度中心性在预测技能习得速度方面表现出最高相关性（r=0.68, p<0.01）。

结论
这项研究开创了基于图模型的ASD精准干预框架，其双重网络设计既支持临床决策的标准化，又保留了个体化定制的灵活性。特别是在资源有限地区，该模型能显著提升ABA治疗的可及性和性价比，为全球5000万ASD患者带来了新的希望。作者团队特别指出，未来可通过纳入更多生物标志物数据进一步优化模型性能。