Искусственный интеллект демонстрирует многообещающие результаты в ранней диагностике аутизма, достигнув точности, близкой к 80%.

В новом исследовании, опубликованном в журнале JAMA Network Open, использовался искусственный интеллект для выявления малышей, у которых может быть расстройство аутистического спектра (РАС). 

Исследователи из Каролинского института в Швеции разработали модель машинного обучения, которая может предсказать аутизм с точностью примерно 80% у детей в возрасте до двух лет, используя только базовую медицинскую и справочную информацию.

Сайт исследованиеПод руководством доктора Кристины Таммимис и ее команды использовались данные из базы данных Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge (SPARK), которая содержит обширную информацию о людях с аутизмом и их семьях. 

Исследователи проанализировали данные 30 660 участников, поровну разделив их на тех, кто имел и не имел диагноз "аутизм".

"Используя модель искусственного интеллекта, можно использовать имеющуюся информацию и раньше выявлять людей с повышенной вероятностью развития аутизма, чтобы они могли получить более раннюю диагностику и помощь". сказал доктор Таммимис.подчеркивая потенциальное влияние своей работы.

Команда сосредоточилась на 28 легкодоступных показателях, которые можно собрать до достижения ребенком 24 месяцев. 

Они включали в себя информацию, полученную родителями из медицинских и биографических анкет, такую как возраст первой улыбки, пищевое поведение и этапы языкового развития.

Затем исследователи создали и протестировали четыре различные модели машинного обучения, в итоге выбрав наиболее эффективную, которую они назвали "AutMedAI". 

Многообещающие результаты

Чтобы обеспечить AutMedAI Модель хорошо работала на разных группах людей, и команда протестировала ее на двух отдельных наборах данных:

1. Около 12 000 новых участников из обновленной версии первоначальной базы данных
2. Около 3 000 человек с аутизмом из другого исследования

Результаты оказались обнадеживающими. При тестировании на более крупном наборе данных новых участников ИИ правильно определил наличие или отсутствие аутизма у 78,9% детей. Это означает, что он был точен примерно в 4 случаях из 5.

Доктор Таммимис отметил: "Я хочу подчеркнуть, что алгоритм не может диагностировать аутизм, так как это должно [по-прежнему] делаться с помощью клинических методов, соответствующих золотым стандартам".

Исследователи также обнаружили черты, которые в наибольшей степени предсказывают развитие аутизма. 

К ним относятся проблемы с приемом пищи, возраст, когда дети впервые стали строить более длинные предложения, возраст приучения к горшку и возраст, когда они впервые улыбнулись.

Интересно, что модель показала устойчивые результаты в разных возрастных группах, полах и расовых принадлежностях. 

Это особенно примечательно, поскольку некоторые существующие инструменты скрининга показали погрешности в выявлении аутизма в различных группах. 

Ранняя диагностика может улучшить состояние пациентов

Раннее выявление аутизма жизненно важно. Оно открывает путь к своевременному вмешательству, которое может значительно улучшить развитие ребенка и долгосрочные результаты.

Как пояснил доктор Шьям Раджагопалан, первый автор исследования, "это может радикально изменить условия для ранней диагностики и вмешательства, и в конечном итоге улучшить качество жизни многих людей и их семей".

Тем не менее, исследователи предупреждают, что перед внедрением модели необходимо провести дальнейшую проверку в клинических условиях. 

Они также работают над включением генетической информации в модель, что может еще больше повысить ее точность. 

Конечно, диагностические инструменты ИИ лишь дополняют другие клинические наблюдения - и не заменять их.

Это исследование присоединяется к растущему числу работ по изучению применения ИИ в области психического здоровья.

Например, недавние исследования показали потенциал ИИ в прогнозирование уровня тревожности на основе реакции людей на фотографии, а также при оказании помощи в диагноз шизофрения. 

Другие системы ранней диагностики на основе ИИ были разработаны для неврологических заболеваний, такие как болезнь ПаркинсонаВ ней показано, как технология может способствовать раннему вмешательству и лечению.