Технология искусственного интеллекта улучшает раннее выявление аутизма

Новая модель машинного обучения может предсказывать аутизм у детей младшего возраста на основе относительно ограниченной информации. Об этом говорится в новом исследовании Каролинского института, опубликованном в JAMA Network Open. Модель может способствовать раннему выявлению аутизма, что важно для оказания правильной поддержки.

Исследовательская группа использовала большую базу данных США (SPARK) с информацией примерно о 30 000 человек с расстройствами аутистического спектра и без них.

Проанализировав комбинацию 28 различных параметров, исследователи разработали четыре различные модели машинного обучения для выявления закономерностей в данных. В качестве параметров была выбрана информация о детях, которую можно получить без обширных обследований и медицинских тестов в возрасте до 24 месяцев. Самая эффективная модель получила название «AutMedAI».

Среди примерно 12 000 человек модель AutMedAI смогла идентифицировать около 80% детей с аутизмом. В специфических сочетаниях с другими параметрами возраст первой улыбки, первое короткое предложение и наличие трудностей с приемом пищи были сильными предикторами аутизма.

«Результаты исследования важны, потому что они показывают, что можно идентифицировать людей, которые могут иметь аутизм, исходя из относительно ограниченной и легкодоступной информации», — говорит первый автор исследования Шьям Раджагопалан, аффилированный исследователь того же отдела в Каролинском институте и в настоящее время доцент Института биоинформатики и прикладных технологий. Индия.

По мнению исследователей, ранняя диагностика имеет решающее значение для реализации эффективных вмешательств, которые могут помочь детям с аутизмом развиваться оптимально.

«Это может кардинально изменить условия для ранней диагностики и вмешательства и, в конечном итоге, улучшить качество жизни многих людей и их семей», — говорит Шьям Раджагопалан.

В исследовании модель ИИ показала хорошие результаты в выявлении детей с более значительными трудностями в социальной коммуникации и когнитивных способностях и с более общими задержками в развитии.

В настоящее время исследовательская группа планирует дальнейшее совершенствование и валидацию модели в клинических условиях. Также ведется работа по включению в модель генетической информации, что может привести к еще более конкретным и точным прогнозам.

«Чтобы убедиться, что модель достаточно надежна для реализации в клинических условиях, требуется тщательная работа и тщательная проверка. Я хочу подчеркнуть, что наша цель состоит в том, чтобы модель стала ценным инструментом для здравоохранения, и она не предназначена для замены клинической оценки аутизма», – говорит Кристийна Таммимиес.

Исследование финансировалось Шведским фондом стратегических исследований, Hjärnfonden и Stratneuro.