美国波士顿儿童医院的研究人员观察了实验鼠的瞳孔变化，发现在实验鼠的自闭症症状出现之前，其瞳孔扩张和收缩就已经发生了改变。基于对这些实验鼠约60小时的观察，研究人员“训练”了一种深度学习算法，用以识别出异常的瞳孔变化模式。

　　然后，研究人员用这个算法分析了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化情况。瑞特综合征是属于自闭症谱系范畴的神经发育性疾病，患者智力迟钝，并会出现类似自闭症的症状。

　　为避免检测瞳孔造成被检测对象的不安，研究人员使用心率波动作为量化标准。研究人员发现，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%。