Международная команда ученых разработала алгоритм AutMedAI, который выявляет расстройства аутистического спектра у детей на ранних стадиях с точностью 80%. Модель анализирует 28 разных параметров, включая возраст первой улыбки ребенка, первого простого предложения и наличие проблем с питанием. В будущем авторы планируют включить в модель генетические данные и проверить ее в клинической практике. Исследование опубликовано в журнале JAMA Network Open.
Расстройства аутистического спектра (РАС), или аутизм — это группа психических заболеваний, которые характеризуются проблемами в общении и передаче информации другим людям. Аутизм сложно диагностировать у детей в раннем возрасте: часто симптомы заболевания путают с особенностями поведения младенцев, а некоторые признаки аутизма развиваются неявным путем. РАС может сопровождаться задержкой развития, синдромом дефицита внимания и гиперактивностью, что дополнительно усложняет их диагностику.
Международная команда ученых предложила новый способ прогнозирования РАС. Авторы проанализировали американскую базу данных SPARK, содержащую информацию о 30 тысячах людей с расстройствами аутистического спектра и без них. На основе этих данных исследователи вывели 28 разных параметров и разработали 4 модели машинного обучения, которые выявляют закономерности в развитии расстройств аутистического спектра. Наиболее эффективной оказалась модель под названием AutMedAI. Из выборки в 12 тысяч человек она выявила детей с аутизмом с точностью в 80%. Среди других показателей модель анализировала возраст первой улыбки ребенка, первого простого предложения и наличие проблем с питанием.
По словам авторов, модель позволит диагностировать РАС в самом раннем возрасте, опираясь лишь на относительно легкодоступную информацию. В будущем ученые планируют дополнить AutMedAI генетическими данными и проверить модель в клинических условиях.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
