Дослідники з Каролінського інституту розробили модель машинного навчання AutMedAI, яка здатна прогнозувати аутизм у дітей віком до двох років із точністю майже 80%, використовуючи набір із 28 параметрів, які легко зібрати у віці до 24 місяців.
Дослідження, опубліковане в JAMA Network Open, підкреслює здатність моделі визначати ключові показники, такі як вік першої посмішки та наявність труднощів з харчуванням. Цей прорив обіцяє сприяти ранньому втручанню, покращуючи якість життя постраждалих людей та їхніх родин.
Модель прогнозування аутизму
«З точністю майже 80 відсотків для дітей віком до двох років ми сподіваємося, що це буде цінним інструментом для охорони здоров’я», — каже Крістіна Таммієс, доцент кафедри здоров’я жінок і дітей Каролінського інституту KIND. автор дослідження.
Дослідницька група використовувала велику базу даних США (SPARK) з інформацією про приблизно 30 000 осіб з розладами аутистичного спектра та без них.
Аналізуючи комбінацію 28 різних параметрів, дослідники розробили чотири різні моделі машинного навчання для виявлення закономірностей у даних. Вибрані параметри являли собою інформацію про дітей, яку можна отримати без ретельного обстеження та медичних тестів до 24-місячного віку. Найефективніша модель була названа «AutMedAI».
Значення та потенційний вплив
Серед приблизно 12 000 осіб модель AutMedAI змогла ідентифікувати близько 80% дітей з аутизмом. У певних комбінаціях з іншими параметрами вік першої посмішки, перше коротке речення та наявність труднощів з їжею були сильними провісниками аутизму.
«Результати дослідження є важливими, оскільки вони показують, що можна ідентифікувати людей, які ймовірно мають аутизм, на основі відносно обмеженої та легкодоступної інформації», — говорить перший автор дослідження Шям Раджагопалан, афілійований дослідник того ж відділу Каролінського інституту. і зараз доцент в Інституті біоінформатики та прикладних технологій, Індія.
Покращення ранньої діагностики та втручання
На думку дослідників, рання діагностика має вирішальне значення для впровадження ефективних втручань, які можуть допомогти дітям з аутизмом розвиватися оптимально.
«Це може кардинально змінити умови для ранньої діагностики та втручання та, зрештою, покращити якість життя багатьох людей та їхніх сімей», — каже Шям Раджагопалан.
Майбутні напрямки та перевірка моделі
У дослідженні модель штучного інтелекту показала добрі результати у виявленні дітей із більшими труднощами в соціальному спілкуванні та когнітивних здібностях, а також із більшою загальною затримкою розвитку.
Зараз дослідницька група планує подальші вдосконалення та валідацію моделі в клінічних умовах. Також триває робота над включенням генетичної інформації в модель, що може призвести до ще більш конкретних і точних прогнозів.
Висновок і клінічне впровадження
«Щоб переконатися, що модель достатньо надійна для застосування в клінічних умовах, потрібна ретельна робота та ретельна перевірка. Я хочу підкреслити, що наша мета полягає в тому, щоб модель стала цінним інструментом для охорони здоров’я, і вона не має на меті замінити клінічну оцінку аутизму», – каже Крістіна Тамміміс.