2024-08-20 06:39:52
Un nouveau modèle d’apprentissage automatique peut prédire l’autisme chez les jeunes enfants à partir d’informations relativement limitées. Ceci est démontré par une nouvelle étude de Institut Karolinska (Suède) publié dans ‘Ouverture du réseau JAMA‘. Le modèle peut faciliter la détection précoce de l’autisme, ce qui est important pour fournir un soutien approprié.
“Avec une précision de près de 80 % pour les enfants de moins de deux ans, nous espérons que ce sera un outil précieux pour les soins de santé”, déclare Kristiina Tammimies, auteur de l’étude.
L’équipe a utilisé une grande base de données américaine (SPARK) contenant des informations sur près de 30 000 personnes avec ou sans troubles du spectre autistique.
En analysant une combinaison de 28 paramètres différents, ils ont développé quatre modèles d’apprentissage automatique différents pour identifier des modèles dans les données. Les paramètres sélectionnés étaient des informations sur les enfants qui peuvent être obtenues sans évaluations approfondies ni tests médicaux avant l’âge de 24 mois. Le modèle avec les meilleures performances s’appelait «AutMedAI«.
Dans un groupe de près de 12 000 personnes, le modèle AutMedAI a pu identifier environ 80 % des enfants autistes. Dans des combinaisons spécifiques avec d’autres paramètres, l’âge au premier sourire, la première phrase courte et la présence de difficultés alimentaires étaient de puissants prédicteurs de l’autisme.
«Les résultats de l’étude sont significatifs car ils montrent qu’il est possible d’identifier les personnes susceptibles d’être autistes à partir d’informations relativement limitées et facilement disponibles.», explique le premier auteur de l’étude Shyam Rajagopalan.
Diagnostic fondamental
Selon les chercheurs, un diagnostic précoce est essentiel pour mettre en œuvre des interventions efficaces pouvant aider les enfants autistes à se développer de manière optimale.
« Cela peut changer radicalement les conditions d’un diagnostic et d’interventions précoces et, à terme, améliorer la qualité de vie de nombreuses personnes et de leurs familles », explique Shyam Rajagopalan.
Dans l’étude, le modèle d’IA a montré de bons résultats dans identifier les enfants ayant des difficultés plus importantes en matière de communication sociale et de capacités cognitives et avec des retards de développement plus généraux.
L’équipe de recherche prévoit désormais d’apporter d’autres améliorations et de valider le modèle en milieu clinique. Des travaux sont également en cours pour inclure des informations génétiques dans le modèle, ce qui pourrait conduire à des prédictions encore plus spécifiques et précises.
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