Un nuovo studio pubblicato su JAMA Network Open ha utilizzato l'intelligenza artificiale per identificare i bambini che potrebbero avere un disturbo dello spettro autistico (ASD).
I ricercatori del Karolinska Institutet in Svezia hanno sviluppato un modello di apprendimento automatico in grado di prevedere l'autismo con una precisione di circa 80% nei bambini di età inferiore ai due anni, utilizzando solo informazioni mediche e di base.
Il studioIl progetto, guidato dalla dott.ssa Kristiina Tammimies e dal suo team, ha utilizzato i dati del database della Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge (SPARK), che contiene numerose informazioni sulle persone affette da autismo e sulle loro famiglie.
I ricercatori hanno analizzato i dati di 30.660 partecipanti, equamente suddivisi tra quelli con e senza diagnosi di autismo.
"Utilizzando [il] modello di intelligenza artificiale, è possibile utilizzare le informazioni disponibili e identificare più precocemente gli individui con un'elevata probabilità di autismo, in modo che possano ricevere una diagnosi e un aiuto più tempestivi". ha detto il dottor Tammimiessottolineando l'impatto potenziale del loro lavoro.
Il team si è concentrato su 28 misure facilmente ottenibili che possono essere raccolte prima che il bambino raggiunga i 24 mesi di età.
Questi includono informazioni riferite dai genitori attraverso questionari medici e di contesto, come l'età del primo sorriso, i comportamenti alimentari e le tappe dello sviluppo del linguaggio.
I ricercatori hanno quindi creato e testato quattro diversi modelli di apprendimento automatico, selezionando alla fine quello con le migliori prestazioni, che hanno chiamato "AutMedAI".
Risultati promettenti
Per garantire la AutMedAI Il modello ha funzionato bene su diversi gruppi di persone e il team lo ha testato su due serie di dati separate:
- Quasi 12.000 nuovi partecipanti da una versione aggiornata del loro database originale
- Circa 3.000 individui con autismo provenienti da un altro studio
I risultati sono stati incoraggianti. Quando è stata testata sul set di dati più ampio di nuovi partecipanti, l'IA ha identificato correttamente il 78,9% dei bambini come affetti o meno da autismo. Questo significa che è stata precisa in circa 4 casi su 5.
Il dottor Tammimies ha osservato: "Voglio sottolineare che l'algoritmo non può diagnosticare l'autismo, perché questo dovrebbe essere fatto con metodi clinici gold standard".
I ricercatori hanno anche trovato caratteristiche particolarmente predittive dell'autismo.
Tra questi, i problemi di alimentazione, l'età in cui i bambini hanno costruito per la prima volta frasi più lunghe, l'età in cui hanno imparato a usare il vasino e l'età in cui hanno sorriso per la prima volta.
È interessante notare che le prestazioni del modello si sono dimostrate solide in diversi gruppi di età, sesso e background razziale.
Questo aspetto è particolarmente degno di nota, poiché alcuni strumenti di screening esistenti hanno mostrato distorsioni nell'identificazione dell'autismo in gruppi diversi.
La diagnosi precoce può migliorare i risultati dei pazienti
La diagnosi precoce dell'autismo è fondamentale. Apre le porte a interventi tempestivi che possono migliorare enormemente lo sviluppo del bambino e i risultati a lungo termine.
Come ha spiegato il dottor Shyam Rajagopalan, primo autore dello studio, "Questo può cambiare drasticamente le condizioni per la diagnosi precoce e gli interventi, e in definitiva migliorare la qualità della vita di molti individui e delle loro famiglie".
Tuttavia, i ricercatori avvertono che è necessaria un'ulteriore validazione in ambito clinico prima di diffondere il modello.
Si sta anche lavorando per incorporare le informazioni genetiche nel modello, che potrebbe aumentare ulteriormente la sua precisione.
Naturalmente, gli strumenti diagnostici di IA integrano solo altre osservazioni cliniche. - e non sostituirli.
Questa ricerca si aggiunge a un crescente numero di lavori che esplorano le applicazioni dell'IA nella salute mentale.
Ad esempio, studi recenti hanno dimostrato il potenziale dell'intelligenza artificiale in prevedere i livelli di ansia sulla base delle reazioni degli individui alle fotografie, e nell'assistere la diagnosi di schizofrenia.
Altri sistemi di diagnosi precoce basati sull'intelligenza artificiale sono stati sviluppati per le patologie neurologiche, come il Parkinson, mostrando come la tecnologia possa supportare l'intervento precoce e il trattamento.
