Исследование Каролинского института (Швеция), опубликованное в JAMA Network Open, продемонстрировало, что новый алгоритм машинного обучения может с высокой точностью предсказывать аутизм у детей младше двух лет, используя ограниченные данные. Этот подход может значительно улучшить раннюю диагностику и поддержку.
Модель, получившая название AutMedAI, продемонстрировала точность почти 80% в выявлении аутизма среди детей. Исследователи проанализировали базу данных SPARK, содержащую информацию о 30 000 людей с расстройствами аутистического спектра и без них. Модель использует 28 параметров, включая возраст первой улыбки, первые короткие предложения и проблемы с питанием, для определения вероятности наличия аутизма.
Раннее выявление аутизма важно для своевременного внедрения эффективных вмешательств, которые помогают детям развиваться оптимально. Исследователи планируют дальнейшее совершенствование модели и её валидацию в клинических условиях, а также возможное включение генетической информации для повышения точности предсказаний.
