מודל למידת מכונה חדש יכול לחזות אוטיזם אצל ילדים צעירים ממידע מוגבל יחסית. כך עולה ממחקר חדש ממכון קרולינסקה שפורסם ב רשת JAMA פתוחה. המודל יכול להקל על גילוי מוקדם של אוטיזם, שחשוב לספק את התמיכה הנכונה.
עם דיוק של כמעט 80 אחוז לילדים מתחת לגיל שנתיים, אנו מקווים שזה יהיה כלי רב ערך עבור שירותי הבריאות".
קריסטיינה תממימיס, פרופסור חבר ב-KIND, המחלקה לבריאות נשים וילדים, מכון קרולינסקה והמחבר האחרון של המחקר
צוות המחקר השתמש במסד נתונים אמריקאי גדול (SPARK) עם מידע על כ-30,000 אנשים עם וללא הפרעות בספקטרום האוטיסטי.
על ידי ניתוח שילוב של 28 פרמטרים שונים, החוקרים פיתחו ארבעה מודלים שונים של לימוד מכונה לזיהוי דפוסים בנתונים. הפרמטרים שנבחרו היו מידע על ילדים שניתן לקבל ללא הערכות מקיפות ובדיקות רפואיות לפני גיל 24 חודשים. הדגם בעל הביצועים הטובים ביותר נקרא 'AutMedAI'.
מבין כ-12,000 אנשים, מודל AutMedAI הצליח לזהות כ-80% מהילדים עם אוטיזם. בשילובים ספציפיים עם פרמטרים אחרים, גיל החיוך הראשון, המשפט הקצר הראשון והנוכחות של קשיי אכילה היו מנבאים חזקים לאוטיזם.
"תוצאות המחקר משמעותיות מכיוון שהן מראות שניתן לזהות אנשים שסביר להניח שיש להם אוטיזם ממידע מוגבל יחסית וזמין", אומר מחבר המחקר הראשון שיאם רג'גופאלן, חוקר קשור באותה מחלקה במכון קרולינסקה. וכיום עוזר פרופסור במכון לביואינפורמטיקה וטכנולוגיה יישומית, הודו.
אבחון מוקדם הוא קריטי, לפי החוקרים, כדי ליישם התערבויות יעילות שיכולות לעזור לילדים עם אוטיזם להתפתח בצורה מיטבית.
"זה יכול לשנות באופן דרסטי את התנאים לאבחון מוקדם והתערבויות, ובסופו של דבר לשפר את איכות החיים של אנשים רבים ומשפחותיהם", אומר שיאם רג'גופאלן.
במחקר, מודל הבינה המלאכותית הראה תוצאות טובות בזיהוי ילדים עם קשיים נרחבים יותר בתקשורת חברתית וביכולת קוגניטיבית ובעלי עיכובים התפתחותיים כלליים יותר.
צוות המחקר מתכנן כעת שיפורים נוספים ואימות של המודל במסגרות קליניות. כמו כן, מתבצעת עבודה לכלול מידע גנטי במודל, מה שעשוי להוביל לתחזיות ספציפיות ומדויקות אף יותר.
"כדי להבטיח שהמודל יהיה אמין מספיק כדי להיות מיושם בהקשרים קליניים, נדרשת עבודה קפדנית ואימות קפדני. אני רוצה להדגיש שהמטרה שלנו היא שהמודל יהפוך לכלי בעל ערך עבור שירותי הבריאות, והוא לא נועד להחליף הערכה קלינית של אוטיזם", אומרת קריסטינה תממימיס.
המחקר מומן על ידי הקרן השוודית למחקר אסטרטגי, Hjärnfonden ו-Stratneuro.
