Модель, получившая название AutMedAI, анализирует легкодоступную информацию о развитии ребенка, такую как возраст появления первой улыбки, первой произнесенной фразы и наличие трудностей с приемом пищи.
«Это может кардинально изменить условия для ранней диагностики и вмешательств и в конечном итоге улучшить качество жизни многих людей с аутизмом и их семей», – утверждает Шьям Раджагопалан, ведущий автор исследования.
В основе работы AutMedAI лежит анализ 28 различных параметров развития ребенка. Исследователи создали четыре модели машинного обучения для выявления закономерностей, указывающих на развитие аутизма. В ходе исследования, в котором приняли участие 12 000 детей, AutMedAI смогла идентифицировать около 80 % детей с аутизмом.
В настоящее время исследовательская группа работает над усовершенствованием AutMedAI для ее использования в клинических условиях. Планируется дополнить модель генетической информацией, что может привести к более точным прогнозам.
Тем не менее, как отмечает один из авторов исследования Кристина Таммимиес, целью AutMedAI является не замена, а дополнение возможностей клинической оценки аутизма, ранней диагностики и вмешательства.
Несмотря на появление новых технологий, диагностика аутизма остается сложной задачей, поскольку причины его развития у детей достоверно не известны. Расстройства аутистического спектра (РАС) включают в себя множество нарушений, влияющих на социальные, поведенческие и коммуникативные навыки человека. По данным Сети мониторинга аутизма и нарушений развития (ADDM) CDC, РАС выявляют примерно у 1 ребенка из 36. Заболевание чаще встречается у мальчиков: среди них аутизм диагностируется почти в 4 раза чаще, чем у девочек.
Некоторые специалисты, например, профессор психологии Университета штата Коннектикут Джейми Кляйнман, считают, что увеличение числа выявленных случаев аутизма связано не столько с реальным распространением РАС, сколько с расширением масштабов диагностических мероприятий и их недостаточной точностью. Исследование Джейми Кляйнман показало, что у 19 % малышей данный диагноз, установленный в ранние годы жизни, впоследствии не подтвердился.
Диагностика РАС основывается на различных методиках, каждая из которых имеет свои ограничения. Наиболее распространенными инструментами являются интервью ADI-R, план обследования ADOS и рейтинговая шкала CARS. Однако применение этих инструментов у маленьких детей затруднено из-за недостаточного развития социальной сферы и языка.
Разработка модели AutMedAI может стать важным шагом на пути к ранней и точной диагностике аутизма. Она позволяет начать своевременную коррекционную работу, что значительно повышает шансы ребенка на успешную социализацию и полноценную жизнь в обществе.
.jpg)