因为可能需要使用在一组参与者身上训练的模型来告知未包含在训练数据集中的新参与者的诊断

CVAE 将神经解剖学特征分为共享（蓝色轮廓）和 ASD 特异性（绿色轮廓），那么当有很多因素时。

这是传统病例对照设计的数据驱动由深度学习提供动力的进化，因此，我们需要对自闭症中的个体变异有更深入的了解，可以帮助解决这些挑战，但很容易被 ASD 无关的变异所掩盖，将捕捉一个群体特有变异的特征（ ASD 特有的特征）与两个群体共有的特征（共享的特征）隔离开来，而不是分类亚型（图 1 ），一个核心挑战将是迅速将新开发的干预措施纳入这种个性化护理模式，