Нова модель штучного інтелекту (ШІ) може передбачити наявність аутизму у дітей віком до двох років з точністю майже 80%, що відкриває перспективи для раннього виявлення та втручання. Про це йдеться у новому дослідженні команди Каролінського інституту (Швеція), опублікованому в JAMA Network Open.

Дослідники використовували велику базу даних США (SPARK), яка містить інформацію про приблизно 30 000 осіб із розладами аутистичного спектру та без них. Аналізуючи комбінацію 28 різних параметрів, команда створила чотири моделі ШІ для виявлення закономірностей у даних. Відібрані параметри стосувалися інформації про дітей, яку можна отримати до 24-місячного віку без проведення детальних обстежень та медичних тестів. Найефективнішою моделлю стала AutMedAI.

Серед приблизно 12 000 осіб модель AutMedAI змогла ідентифікувати близько 80% дітей з аутизмом. Сильними провісниками аутизму виявилися такі параметри, як вік першої посмішки, перше коротке речення та наявність труднощів з харчуванням.

«Результати дослідження важливі, оскільки вони показують, що можна ідентифікувати дітей з високою ймовірністю аутизму на основі відносно обмеженої та доступної інформації», — зазначив Шям Раджагопалан, перший автор дослідження, афілійований дослідник Каролінського інституту та доцент Інституту біоінформатики та прикладних технологій в Індії.

Дослідники наголошують, що рання діагностика має вирішальне значення для впровадження ефективних втручань, які можуть допомогти дітям з аутизмом розвиватися максимально ефективно.

«Ця модель може радикально змінити підходи до ранньої діагностики аутизму, що, зрештою, покращить якість життя багатьох людей та їхніх родин», — вважають науковці.

Наразі дослідницька група планує подальше вдосконалення моделі ШІ та її перевірку в клінічних умовах. Також триває робота над включенням генетичної інформації, що може зробити прогнози ще більш точними.

«Щоб переконатися, що модель ШІ достатньо надійна для використання в клінічних умовах, потрібна ретельна перевірка та вдосконалення. Наша мета — зробити модель цінним інструментом для охорони здоров’я, а не замінити нею клінічну оцінку аутизму», — зазначили дослідники.

Джерела:

Machine Learning Prediction of Autism Spectrum Disorder from a Minimal Set of Medical and Background Information, Shyam Sundar Rajagopalan, Yali Zhang, Ashraf Yahia, Kristiina Tammimies. Jama Network Open, online August 19, 2024, doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.29229
Karolinska Institutet, News from Karolinska Institutet, AI model aids early detection of autism.