كشفت دراسة جديدة أجراها معهد كارولينسكا، انه يمكن لنموذج جديد للتعلم الآلي أن يتنبأ بمرض التوحد لدى الأطفال الصغار من خلال معلومات محدودة نسبيًّا.
وأوضحت الدراسة، أنه يمكن للنموذج تسهيل الكشف المبكر عن مرض التوحد، وهو أمر مهم لتوفير الدعم المناسب، وفقا لما نشر موقع "ميديكال إكسبريس".
وتقول كريستينا تاميميس، المؤلف الأخير للدراسة، بدقة تصل إلى 80% تقريبًا للأطفال دون سن الثانية، نأمل أن يكون هذا أداة قيمة للرعاية الصحية.
وخلال الدراسة، استخدم فريق البحث قاعدة بيانات أمريكية كبيرة تحتوي على معلومات حول ما يقرب من 30 ألف فرد يعانون من اضطرابات طيف التوحد أو لا يعانون منها. ومن خلال تحليل مجموعة من 28 معلمة مختلفة، طور الباحثون أربعة نماذج متميزة للتعلم الآلي لتحديد الأنماط في البيانات. وكانت المعلمات المختارة عبارة عن معلومات عن الأطفال يمكن الحصول عليها دون تقييمات واختبارات طبية واسعة النطاق قبل عمر 24 شهرًا. النموذج الأفضل أداءً كان اسمه "AutMedAI".
ومن بين حوالي 12 ألف فرد، تمكن نموذج AutMedAI من التعرف على حوالي 80% من الأطفال المصابين بالتوحد. في تركيبة محددة مع عوامل أخرى، كان عمر الابتسامة الأولى، والجملة القصيرة الأولى، ووجود صعوبات في الأكل منبئات قوية لمرض التوحد.
ويقول الباحثون، ان التشخيص المبكر أمر بالغ الأهمية لتنفيذ التدخلات الفعالة التي يمكن أن تساعد الأطفال المصابين ب التوحد على النمو على النحو الأمثل. في الدراسة، أظهر نموذج الذكاء الاصطناعي نتائج جيدة في تحديد الأطفال الذين يعانون من صعوبات أكثر شمولًا في التواصل الاجتماعي والقدرة المعرفية والذين يعانون من تأخر نمو عام. ويخطط فريق البحث الآن لمزيد من التحسينات والتحقق من صحة النموذج في البيئات السريرية، ويجري العمل أيضًا لإدراج المعلومات الجينية في النموذج، مما قد يؤدي إلى تنبؤات أكثر تحديدًا ودقة.
ويقول شيام راجاجوبالان، المؤلف الأول للدراسة، إن نتائج الدراسة مهمة لأنها تظهر أنه من الممكن تحديد الأفراد الذين من المحتمل أن يكونوا مصابين ب التوحد من خلال معلومات محدودة نسبيا ومتاحة بسهولة. لافتاً إلى ان هذا يمكن أن يغير بشكل جذري ظروف التشخيص والتدخلات المبكرة، وفي نهاية المطاف تحسين نوعية الحياة للعديد من الأفراد وأسرهم.