1. 早期诊断与高准确性
SACS-R工具：澳大利亚La Trobe大学开发的SACS-R是目前全球最有效的筛查工具之一，可在儿童12-24个月大时进行筛查，准确率达83%；结合SACS-Preschool工具后，3.5岁时的识别率提升至96%。该工具通过观察眼神交流、模仿行为等核心特征进行判断，已在10多个国家推广。
AI技术辅助：韩国延世大学医学院利用AI分析儿童视网膜照片，在实验中实现了100%的自闭症识别率，未来可能成为更早筛查的突破性手段。
2. 临床评估与个性化干预
标准化工具：如ADOS（自闭症诊断观察量表）和ADI-R（自闭症诊断访谈量表修订版）是诊断金标准，可评估症状严重程度并制定个性化教育计划。
数字技术应用：美国杜克大学开发的SenseToKnow平板应用通过捕捉儿童凝视模式、面部表情等行为数据，结合机器学习实现高精度分类，尤其适用于医疗资源有限的地区。
3. 局限性及注意事项
文化差异影响：部分工具可能因文化背景不同导致结果偏差，需由专业人员进行评估。
基因筛查争议：目前尚无证据支持基因检测可直接筛查自闭症，环境因素仍是主要研究方向。
4. 未来发展趋势
眼动追踪技术：美国FDA批准的EarliPoint工具通过分析儿童社交视觉参与模式，诊断准确性与临床专家一致，适用于16-30月龄儿童。
数字疗法整合：如第二代EarliPoint系统已获批用于治疗辅助，推动筛查与干预的一体化。
综上，自闭症筛查工具能显著提升早期发现率，但需结合专业评估和多元化技术手段以提高可靠性。
