Определяет проблему заранее: ученые создали новый метод ранней диагностики аутизма

Новаторская модель машинного обучения AutMedAI, созданная учеными, демонстрирует способность предсказывать расстройства аутистического спектра (РАС) у детей младше двух лет с точностью почти 80 %. Эта модель, разработанная исследователями из Каролинского института в Швеции, представляет собой значительный шаг в ранней диагностике аутизма благодаря использованию базовой поведенческой и медицинской информации, обычно доступной во время обычных педиатрических визитов, пишет PsyPost.

У Фокус.Технологии появился свой Telegram-канал. Подписывайтесь, чтобы не пропускать самые свежие и увлекательные новости из мира науки!

Благодаря своему доступному подходу AutMedAI, исследование посвященной которой было опубликованно в журнале JAMA Network Open, имеет все шансы на широкую интеграцию в систему здравоохранения, потенциально предоставляя возможности для более раннего вмешательства, что может положительно повлиять на результаты развития многих людей, считают авторы.

Расстройство аутистического спектра — осложнение нейроразвития, обычно проявляется в виде трудностей социального взаимодействия, повторяющегося поведения и ограниченных интересов. Своевременное вмешательство, особенно в развитие социальных и коммуникативных навыков, может оказать долгосрочное воздействие на детей с аутизмом. Однако из-за того, что традиционная диагностика аутизма основывается на наблюдениях, диагноз может быть поставлен не раньше трех лет или позже. Такая задержка может затруднить доступ к ранней поддержке, поскольку ранние признаки аутизма могут быть пропущены или отклонены при обычном обследовании.

Разработка AutMedAI поставила своей целью устранить эти ограничения в диагностике. Традиционные скрининги аутизма зависят от субъективных контрольных списков, которые могут быть подвержены влиянию интерпретации и требуют специальных знаний для обеспечения точности. В AutMedAI исследователи создали модель, которая использует 28 наблюдаемых факторов, таких как возраст ребенка, когда он впервые улыбнулся, начальное формирование предложений и любые трудности, связанные с едой, для раннего выявления риска аутизма.

Этот набор неинвазивных и широко доступных показателей был выбран с целью облегчения раннего скрининга аутизма, практичного для всех медицинских учреждений, включая те, где ограничен доступ к специализированным диагностическим услугам. Данные для исследования были получены из набора данных SPARK — обширного ресурса, финансируемого Фондом Саймонса и содержащего подробную информацию о более чем 30 000 детей, включая около 12 000 детских данных, использованных для обучения и валидации AutMedAI.

Используя такие алгоритмы машинного обучения, как логистическая регрессия, команда доработала модель путем тщательной перекрестной валидации, чтобы избежать перебора и обеспечить точность прогнозов в реальных ситуациях. Разделив данные на 60% для обучения, 20% для настройки параметров и 20% для окончательной проверки, они получили эффективную модель, способную скринировать детей на аутизм с высокой чувствительностью к социальному взаимодействию и когнитивным проблемам.

Ведущий автор исследования Шьям Раджагопалан выделяет способность модели заранее выявлять людей, которые, вероятно, страдают аутизмом, на основе относительно ограниченной и легкодоступной информации, предполагая, что она может позволить быстрее направлять детей на официальные обследования.

Доктор Кристина Таммимис, старший автор исследования, подчеркнула, что AutMedAI предназначена для поддержки, а не для замены клинических обследований, настаивая на необходимости всестороннего обследования тех, кого отметила модель. В клиническом применении AutMedAI может быть особенно ценна в регионах с низким уровнем обслуживания, где услуги специалистов по аутизму ограничены, считают авторы.

Следующий этап развития модели включает клинические испытания и, возможно, интеграцию генетических данных, что может еще больше расширить ее прогностические возможности. По мере развития исследований AutMedAI может сыграть ключевую роль в трансформации диагностики аутизма и сделать своевременную поддержку более доступной для семей по всему миру.

Ранее Фокус писал о новом способе выявления аутизма у малышей. Проверка зрительного внимания малышей на геометрические изображения является надежным биомаркером для раннего выявления аутизма.

Также Фокус писал об обнаружении связи употребления воды с литием и аутизмом. Согласно исследованию, беременные женщины, употреблявшие воду с повышенным содержанием лития, имели "умеренно повышенный риск" рождения детей с аутизмом.

Этот материал носит исключительно информационный характер и не содержит советов, которые могут повлиять на ваше здоровье. Если вы испытываете проблемы, обратитесь к специалисту.