A inteligência artificial pode ajudar especialistas a identificar 🍐 crianças com risco de autismo, afirmaram pesquisadores após o desenvolvimento de um sistema de triagem que, segundo eles, tem uma 🍐 precisão de cerca de 80% para crianças com menos de dois anos de idade.
Os pesquisadores disseram queapostas com cash outabordagem, baseada 🍐 apostas com cash out um tipo de IA chamado aprendizado de máquina, pode trazer benefícios.
A dra. Kristiina Tammimies, co-autora do estudo do Instituto 🍐 Karolinska na Suécia, disse: "Usando o modelo de IA, será possível utilizar informações disponíveis e identificar anteriormente indivíduos com maior 🍐 probabilidade de autismo, de modo que possam obter um diagnóstico e ajuda mais cedo."
No entanto, ela acrescentou: "Eu quero enfatizar 🍐 que o algoritmo não pode diagnosticar autismo, pois isso ainda deve ser feito com métodos clínicos de ouro."
Não é a 🍐 primeira vez que pesquisadores tentam aproveitar a IA para triagem de autismo. Entre outros estudos, cientistas já haviam utilizado tal 🍐 tecnologia junto com exames de retina de crianças.
Os pesquisadores relatam no periódico Jama Network Open como eles aproveitaram dados de 🍐 uma iniciativa de pesquisa dos EUA chamada Estudo Spark, que abrange informações de 15.330 crianças com diagnóstico de autismo e 🍐 15.330 sem diagnóstico.
A equipe descreve como eles se concentraram apostas com cash out 28 medidas que podem ser facilmente obtidas antes que as 🍐 crianças completem 24 meses de idade, baseadas apostas com cash out informações fornecidas por pais apostas com cash out questionários médicos e de background, como a 🍐 idade do primeiro sorriso.
Em seguida, eles criaram modelos de aprendizado de máquina que procuravam diferentes padrões apostas com cash out combinações dessas características 🍐 entre crianças autistas e não autistas.
Após usar os dados para construir, ajustar e testar quatro modelos diferentes, a equipe escolheu 🍐 o mais promissor e o testou apostas com cash out um conjunto de dados adicional de 11.936 participantes para os quais os dados 🍐 das mesmas características estavam disponíveis. No total, 10.476 desses participantes tinham um diagnóstico de autismo.
Os resultados revelam que, apostas com cash out geral, 🍐 o modelo identificou corretamente 9.417 (78,9%) participantes com ou sem transtorno do espectro autista, com a precisão de 78,5% para 🍐 crianças com idade até dois anos, 84,2% para aquelas com idade entre dois e quatro anos e 79,2% para aquelas 🍐 com idade entre quatro e dez anos.
Um teste adicional usando outro conjunto de dados com 2.854 indivíduos autistas revelou que 🍐 o modelo identificou corretamente 68% com tal diagnóstico.
Tammimies disse: "Este conjunto de dados era outro coorte de pesquisa com famílias 🍐 apenas com um
