2024-08-19 18:00:00
Reconnaître précocement l’autisme chez les enfants en analysant des paramètres faciles à obtenir, comme l’âge du premier sourire et des premières phrases ou les troubles de l’alimentation : c’est possible grâce au modèle d’intelligence artificielle appelé AutMedAI, qui a fait ses preuves à 80 % de précision chez les enfants de moins de 2 ans. C’est ce qu’indiquent les recherches menées par Kristina Tammimiesde l’Institut Karolinska en Suède, publié dans la revue Réseau Jama ouvert.
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“Les résultats de l’étude sont significatifs car, à partir d’informations relativement limitées et facilement disponibles, ils démontrent qu’il est possible d’identifier les individus susceptibles d’être autistes”, a déclaré le premier auteur de l’étude. Shyam Rajagopalanchercheur à l’Institut de bioinformatique et de technologies appliquées en Inde et affilié à Karolinska.
Les résultats sont basés sur l’analyse d’environ 30 000 personnes avec et sans troubles du spectre autistique. Sur cette base, en analysant une combinaison de 28 paramètres, les chercheurs ont développé quatre modèles d’apprentissage automatique pour identifier des modèles dans les données et entre les modèles.
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Le meilleur s’est avéré être AutMedAI, qui a exploité les données obtenues avant que les enfants atteignent l’âge de deux ans et sans recourir à des évaluations approfondies et à des tests médicaux, c’est-à-dire des paramètres tels que l’âge du premier sourire, la première phrase courte ou la présence de difficultés alimentaires. .
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Selon les chercheurs, un diagnostic précoce est crucial pour ensuite mettre en œuvre des interventions efficaces susceptibles d’aider les enfants autistes à se développer de manière optimale : « Cela peut radicalement changer les conditions d’un diagnostic et d’interventions précoces et, à terme, améliorer la qualité de vie de nombreuses personnes et de leurs familles. » Rajagopalan a ajouté. La prochaine étape de l’étude consistera à améliorer la précision de l’instrument et à inclure de nouveaux types de paramètres plus spécifiques, notamment les informations génétiques.
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