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人工知能はこうやって自閉症のリスクを予測する

新しい機械学習モデルは、比較的限られた情報から幼児の自閉症を予測できると、新しい研究で明らかになった。 カロリンスカ研究所 （スウェーデン）「JAMAネットワークオープンこのモデルは自閉症の早期発見を促進する可能性があり、適切なサポートを提供するために重要です。 「2歳未満の子どもの検査精度は80％近くに達しており、医療にとって貴重なツールになると期待している」と研究著者のクリスティーナ・タミミーズ氏は言う。 研究チームは、自閉症スペクトラム障害のある人とない人約3万人の情報を含む米国の大規模データベース（SPARK）を使用しました。 28の異なるパラメータの組み合わせを分析することで、彼らはデータのパターンを識別するための4つの異なる機械学習モデルを開発しました。選択されたパラメータは、生後24か月までの子供に関する情報であり、広範な評価や医学的検査なしで取得できます。最も優れたモデルは「オートメディカルAI「。 約 12,000 人のグループで、AutMedAI モデルは自閉症児の約 80% を特定することができました。他のパラメータとの特定の組み合わせでは、初めて笑った年齢、初めて短い文章を話した年齢、摂食障害の存在が自閉症の強力な予測因子でした。 «この研究結果は、比較的限られた、かつ容易に入手できる情報から、自閉症の可能性がある個人を特定できることを示している点で重要である。「研究の筆頭著者であるシャム・ラジャゴパラン氏はこう説明する。 基礎診断 研究者らによると、自閉症児の最適な発達を助ける効果的な介入を実施するには、早期診断が極めて重要だという。 「これにより、早期診断と介入の条件が劇的に変化し、最終的には多くの人々とその家族の生活の質が向上する可能性があります」とシャム・ラジャゴパラン氏は言う。 この研究では、AIモデルは 社会的コミュニケーションと認知能力に重大な困難を抱える子どもの特定 そしてより一般的な発達の遅れも伴います。 研究チームは現在、さらなる改良を加え、臨床現場でモデルを検証することを計画している。また、モデルに遺伝情報を取り入れる作業も進行中であり、これによりさらに具体的かつ正確な予測が可能になる可能性がある。 #人工知能はこうやって自閉症のリスクを予測する