Исследование, проведенное Каролинским институтом в Швеции и опубликованное в журнале JAMA Network Open, показало высокую точность нового алгоритма машинного обучения в прогнозировании аутизма у детей младше двух лет, используя ограниченный объем данных.
Этот инновационный метод может значительно улучшить раннюю диагностику и поддержку детей с расстройствами аутистического спектра.
Алгоритм, получивший название AutMedAI, продемонстрировал точность почти 80% при выявлении аутизма среди детей.
В рамках исследования была проанализирована база данных SPARK, содержащая информацию о 30 000 человек как с расстройствами аутистического спектра, так и без них.
Модель использует 28 различных параметров для определения вероятности аутизма, включая возраст, когда ребёнок впервые улыбнулся, начал произносить короткие предложения, а также информацию о проблемах с питанием.
Раннее выявление аутизма играет ключевую роль в своевременном внедрении эффективных вмешательств, которые помогают детям развиваться оптимально.
Исследователи стремятся усовершенствовать модель и провести её валидацию в клинических условиях, а также рассматривают возможность включения генетической информации для повышения точности прогнозов.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что в Сингапуре разработан носимый датчик, отслеживающий показатели здоровья.