SBIR Phase I: Using Data Mining to Optimally Customize Therapy for Individuals with Autism

SBIR 第一阶段:使用数据挖掘为自闭症患者优化定制治疗

基本信息

  • 批准号:
    1448289
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 15万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2015-01-01 至 2015-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The broader impact/commercial potential of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project includes innovations in data mining and the treatment of autism. Applied Behavior Analysis (ABA) therapy is the gold standard in treating autism. Applying data analytics to data from ABA therapy sessions will contribute in several important ways: a) patterns may be discerned across individuals with autism to better understand variations in autism and create therapies to target these differences; b) patterns may be matched with other data, such as genomic data, to identify cross-patterns that may be useful in better understanding autism and ways to improve therapy; and c) the frontiers of data mining will be expanded to provide guidance in real time. This project will have the following societal impacts: 1) many more individuals with autism across the globe will receive early, quality, cost-effective treatment regimens that will enable them to live more fulfilled lives and reach their full potential; 2) families whose children are good candidates for treatment and receive it will experience reduced stress and better family life; and 3) the additional lifetime cost of not effectively treating children with autism, which is approximately ten-fold the cost of treatment, will be reduced.The proposed project is to extract informative sequential patterns from trial sequences of an individual student, use them to accurately predict trial outcomes, and utilize the predictive model to provide individualized recommendations about how to modify trials and steps of student training. To achieve this goal, predictive data mining will be used. To develop accurate predictive models, the project will build on a large body of recent work in machine learning on temporal predictive modeling and sequential pattern mining, including some of the previous results of the project team. Special attention will be paid to the recent work in educational data mining and intelligent tutoring. Specific key objectives include: 1) Representation of Trial Data for Predictive Modeling: how to represent the raw sequential data in a way that is most suitable for prediction modeling; 2) Development of Models for Prediction of Trial Outcomes: which model is the most suitable for prediction of outcomes in sequential trials and how to train a prediction model from highly-dimensional multi-therapy recipient sequential data; and 3) Guiding Therapy of a Child with Autism Based on an Early Classification Model: how to adjust and extend the previously developed approach by the project team to guide trials.
这个小企业创新研究(SBIR)第一阶段项目的更广泛的影响/商业潜力包括数据挖掘和自闭症治疗方面的创新。 应用行为分析(阿坝)疗法是治疗自闭症的金标准。 将数据分析应用于阿坝治疗会话的数据将在几个重要方面做出贡献:a)可以在自闭症个体中识别模式,以更好地理解自闭症的变化并创建针对这些差异的治疗方法; B)模式可以与其他数据(如基因组数据)匹配,以识别可能有助于更好地理解自闭症和改善治疗方法的交叉模式;以及c)将扩展数据挖掘的前沿以提供真实的实时指导。这一项目将产生以下社会影响:⑴地球仪上更多的自闭症患者将获得早期、高质量、具有成本效益的治疗方案,使他们能够过上更充实的生活,充分发挥其潜力; ⑵其子女是治疗的良好候选人并接受治疗的家庭将减轻压力,改善家庭生活;以及3)未有效治疗自闭症儿童的额外终身成本(约为治疗成本的十倍)将减少。拟议的项目是从单个学生的试验序列中提取信息丰富的序列模式,使用它们来准确预测试验结果,并利用预测模型来提供关于如何修改学生训练的试验和步骤的个性化建议。为了实现这一目标,将使用预测数据挖掘。为了开发准确的预测模型,该项目将建立在机器学习领域关于时间预测建模和序列模式挖掘的大量最新工作的基础上,包括项目团队以前的一些成果。特别关注教育数据挖掘和智能辅导方面的最新工作。具体的关键目标包括:1)用于预测建模的试验数据的表示:如何以最适合于预测建模的方式表示原始序列数据; 2)用于预测试验结果的模型的开发:哪个模型最适合于预测序列试验中的结果以及如何从高维多治疗接受者序列数据训练预测模型; 3)基于早期分类模型的自闭症儿童指导治疗:如何调整和扩展项目组先前开发的方法来指导试验。

项目成果

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专著数量(0)
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