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而且 CHAT-23 有 3 种评定标准，第一种是 A 部分 23 表 2 ASD 筛查量表的计分方法和评定标准
Table 2 Scoring methods and evaluation criteria of several primary and
个项目中有 6 项及以上项目为“是”；第二种是 A 部
secondary childhood autism screening scales
分中的 7 个关键项目（2、5、7、9、13、15、23）中有
级
2 项及以上为“是”；第三种是 B 部分 4 个项目中有 2 别 量表名称 计分方法 评定标准
项及以上为是，就可以判定为高度疑似 ASD 患者。 一 CHAT “不通过”或“通过” 高 度 疑 似 ASD：5 个 关
级 键项目不能通过（A5、
ABC 量的计分方法是每项的评分根据其在量表中的 A7、B2、B3、B4）
负荷大小给予 1、2、3、4 级评分。国外版的评分标准 疑似 ASD：A7、B4 不能
通过，A5、B2、B3 至少
是总分 >53 分为疑似 ASD 患者，总分 >67 分为高度疑 通过一项
似 ASD 患者；中文版的评分标准是总分 >31 分为疑似 M-CHAT “是”或“否” 疑 似 ASD： 第 11、18、
20、22 项为“是”，其
ASD 患者，总分 >67 分为高度疑似 ASD 患者。 余各项为“否”
2.3.2 ASD 诊断量表的计分方法和评定标准 常用的 高度疑似 ASD：总共 23
项中≥ 3 项为“是”或
ASD 诊断量表的计分方法和评定标准如表 3 所示，其 6 个关键项目（2、7、9、
中 CARS 共有 15 个项目，根据使用者异常行为表现的 13、14、15） 中 ≥ 2 项
为“是”
严重程度进行 7 点计分，即 1、1.5、2、2.5、3、3.5、
CHAT- 第 16 项：“是”或“否” 高 度 疑 似 ASD：A 部 分
4 分制；总分 <30 分无 ASD，总分为 30~35 分为中度 23 其余项：“没有”“偶尔”“有 23 项中≥ 6 项为“是”
时”“经常”， 或 A 部分 7 关键项目（2、
ASD，总分≥ 36 分为重度 ASD。虽然这些计分方法和
其中“没有”或“偶尔” 5、7、9、13、15、23）
评定标准很灵活，但存在较大的主观性，其有效性有待 算作“否”，“有时”或“经 中≥ 2 项为“是”或 B
常”算作“是” 部分4项中≥2项为“是”
大规模临床证据来验证。
SRS 4 点计分法：“没有”为 总分 >59.5 分为 ASD
2 点计分法是从正面和负面 2 个点展开，如“是” 1 分、“有时”为 2 分、“经
或“否”和“通过”或“未通过”，有利于计分者便捷 常”为 3 分、“总是”为
4分
地计分，不需要考虑程度，但同时也模糊了是与否的边
二 ABC 每项的评分根据其在量表 总分 >53 分为疑似
界。4 点计分法同样是从正面和负面两个点展开，但是 级 中的负荷大小分别给予1、 ASD， 总 分 >67 为 高 度
2、3、4 级评分 疑似 ASD
分别在正面和负面中再展开 2 个点，一共 4 个点，如“没 中文版：总分 >31 分为
有”“有时”“经常”“总是”。这样可以使计分者根 疑 似 ASD， 总 分 >67 分
为高度疑似 ASD
据患者的表现程度更加具体、准确地进行计分，但同时
CABS 2 点计分法：“是”为 1 分、 总分 >14 分
也提高了计分者对患儿的了解程度和对这 4 个点的判断 “否”为 2 分
能力，从而使量表更具主观性。因此可以对“偶尔”“有时” STAT 2 点计分法：每个方面总 24~36 个月：总分 >2.00
分为 1 分，在游戏和要求 为 ASD 患者
和“经常”进行一个标准量化，例如 CHAT-23 中第 14 项， 两个方面每项未通过得 12~23 个月：总分 >2.75
“当你叫孩子的名字时，他会回应你吗？”可以将“偶尔” 0.50 分，在共同注意力和 为 ASD 患者
模仿两个方面每项未通过
标准化为一周 1~3 次，“有时”标准化为一周 4~8 次， 得 0.25 分，通过不得分
“经常”标准化为一周 8~15 次，但对于具体标准化的 AQ 4 点计分法：“没有”为 —
量值还有待研究。 0 分、“有时”为 1 分、“经
常”为 2 分、“总是”为
3 讨论 3分
目前大部分的量表可以大致分为两类：一类是家庭 注：—表示暂无资料
用的量表，在家里就可以填写问卷，同时可以根据儿童
的年龄选择相应的量表，例如 M-CHAT、SRS、ABC、 庭场景、学校和机构场景、医院场景。在这三个场景中
CABS、AQ 等量表。这些量表的缺点在于家长没有相 分别安装云台系统，用摄像头识别和记录患儿在三种环
关的专业知识，对量表的把握程度不高。另一类是专 境下的行为和面部情绪，通过深度学习算法进行诊断，
业人士使用的量表，需要在医院或机构进行筛查，如 做到对 ASD 患儿的动态评估，也为后续的干预治疗提
CHAT、CHAT-23、STAT、ADI-R、ADOS、CARS， 其 供数据支持。
中 ADI-R 和 ADOS 的检测人员是需要考取相关资格证 人工智能诊断可以对患儿每一刻的行为和表情进行
后才能进行评估，所以这类量表在我国应用的范围比 记录，若超出预警线，则先做出标记，通过多次记录进
较小。 行机器学习等算法计算，将得到的数据进行分析处理可
在医院或机构进行筛查，患儿会因为环境和与人交 以及时做出诊断使诊断并的时间减少，提高了诊断速度，
流产生恐惧和退缩等情绪，从而影响量表的准确性。为 具有更好的稳定性、准确性和精确度。同时避免了专业
此可以设想将量表与人工智能结合起来，分别应用于家 人士的主观性和偏向性，提高了专业人士的工作效率，