在PGConf.EU 2025上，Floor Drees、Karen Jex和Boriss Mejias讨论了如何在PostgreSQL生态系统中与不同思维方式的人合作，强调团队心理学和适应神经多样性（如ADHD和ASD）的重要性。观众积极参与，分享实用技巧，指出提高意识是改善结果的第一步。

该研究利用机器学习和神经科学方法，提出了针对注意力缺陷多动障碍（ADHD）和自闭症谱系障碍（ASD）的诊断系统。通过分析MRI数据、视频记录和动作识别，研究实现了高准确率的分类，提供了经济实惠的筛查方法，旨在改善心理疾病的早期诊断和治疗。

本文探讨了利用机器学习和深度学习技术对自闭症谱系障碍（ASD）的诊断方法。研究表明，图神经网络等模型能够有效提取大脑活动特征，提高分类准确率，从而实现ASD的早期发现。不同模型在多个数据集上的表现优于现有技术，突显了人工智能在ASD早期诊断中的重要性。

通过对心理学家与ASD儿童之间的对话进行分析，提出了一种ASD诊断的建模方法。研究比较了不同特征在对话任务中的贡献，并找到了表征ASD儿童对话行为的最小参数集。研究结果有助于对ASD儿童的对话数据进行细粒度分析，支持诊断和干预。