投身自閉症兒童干預平台建設的第6個年頭，ALSOLIFE創始人張之光越來越意識到「服務可近性(Accessible)」的重要性。
從根源上來講，自閉症是先天腦部功能受損傷而引起的發展障礙。自閉症兒童相較普通兒童的區別在於，他們對外界的種種訊息，尤其是社會性溝通訊息的反應能力非常有限。目前，主流的干預治療也都是著力於如何改善自閉症兒童和外界的溝通效率，從而盡可能幫助他們接近一般兒童的狀態。這個干預訓練的過程，雖然在腦神經發育上的具體作用雖然還不完全清楚，但有一些研究表明神經系統有可能從中獲得發育改善。
傳統方法中，這種干預手段高度依賴人工，除家庭陪伴外往往要接受復健師治療，導致患者家庭負擔很重。《中華疾病控制雜誌》2021年發表的一項研究顯示，國內孤獨症譜系障礙（ASD，自閉症醫學用名）兒童家庭每月在康復治療相關的各類直接、間接項目上的總支出約達9677.87元人民幣，佔家庭年收入比重128%左右。
張之光認為，對大多數家庭來說：「自閉症兒童干預不該是一種貴族服務，一定要在拓展服務可近性和提高服務品質中找到一個平衡」。兼具自閉症兒童家長和創業者的雙重身份，2017年正式創辦ALSOLIFE時，張之光更關注如何為自閉症兒童家庭提供病情評估、居家訓練指導等內容，並從2019年開始提供專業的線下機構服務，但服務人群有限。數字療法概念出現後，他開始思考如何透過新技術打破公共衛生領域的“不可能三角”：在提高服務可近性和品質的同時，降低服務價格。
對此，ALSOLIFE的解決方案是開發一套數字化干預系統，以AI遊戲的形式替代一部份人工干預治療。系統內設定約130項兒童認知發展相關的里程碑，在評估自閉症兒童的能力極限後進行智慧化配對，為其設置每天的干預目標和內容，“確保兒童的認知、交流等能力能夠均勻、持續地提升”。
ALSOLIFE數字化干預系統範例
「目前，系統內的AI認知目標在2000種以上，有超過8萬個素材，可以佔到人工干預工作量的40%。我們建立的百人左右的內容研發和設計團隊中，大部份人其實都在做這件事。」張之光介紹稱。從服務提供方的角度來講，ALSOLIFE同樣是系統的受益者。
過去，行業對經驗豐富的復健師需求更強，正是因為他們見過更多的自閉症兒童病例，知道如何有效展開訓練；如今，這部份經驗式內容逐漸被演算法收集，形成針對同類型自閉症兒童的數據模型，在替代復健師完成一部份“重複、繁瑣”的工作之外，指導復健師做出更合理、智慧的治療決策，從而提高干預效率，讓家長的錢花得更有效。
2022年底，這套系統陸續開始在中國海南省婦女兒童醫學中心等5家醫院落地，“目前，這個產品在海南平均每天約有600個兒童在使用，在2023年4月份時有超過40%的家庭一次性續費了六個月的服務”。張之光說：這款AI輔助診斷產品其實就是把自閉症兒童和醫生、評估師之間的互動掰開、揉碎；自閉症兒童常規的表現是不理人、不回應人、不關注人，現在我們把這些行為量化成指標，比如在一分鐘的結構性遊戲中，孩子有多少次自發地關注評估師；有多少次能夠回應評估師的指令等，再讓孩子和評估師發生深層次互動，透過數據量表結果進行判斷。較傳統方法的優勢是把一個單純的’是和否’的判斷轉化為程度、頻率和時間的關係。
張之光坦言，這項工作的困難點並不在數據學習，而是前期互動內容設計，以及確定哪些行為可以作為評判指標，「總共要標140個項目，而且指標的校標精度要求會非常高」。
ALSOLIFE線下康復中心
商業化方面，得益於線上軟體服務和線下康復中心“兩條腿”走路，ALSOLIFE現已實現自身造血，其中服務C端的付費比例為100%。張之光表示：一方面，公司很注重成本控制；另一方面，較傳統數字療法企業而言，ALSOLIFE的線下服務中收集的大量案例數據能夠反向指導軟體產品開發，明白市場“最迫切的需求是什麼”。
整體而言，近幾年資金大量流入自閉症領域之後，的確在規範行業標準、科研調查、人才培訓等方面注入了活水。但當資源逐步到位之後，患者負擔加重、服務競爭等問題也無可避免。偏教育行業的特質導致自閉症領域的流量競爭問題比較突出，但本質上它應遵循的還是醫療邏輯，透過嚴謹的科研臨床來實證，這才是企業最大的競爭力。