NUEVA YORK (HealthDay News).-El La inteligencia artificial puede ayudar a predecir qué niños pequeños tienen más probabilidades de desarrollar autismodice un estudio reciente.
La IA busca patrones en datos médicos que se pueden obtener fácilmente de niños de dos años o menos sin evaluaciones ni pruebas clínicas exhaustivas.
el programa AutoMedAI fue capaz de identificar alrededor del 80% de los niños con autismo cuando se evaluó utilizando datos de un grupo de 12,000 niños, informaron los investigadores en la edición del 19 de agosto de JAMA Network Open.
En particular, observaron los investigadores, la edad de la primera sonrisa de un niño, su primera frase corta y la presencia de dificultades alimentarias son un fuerte predictor de autismo.
“Con una precisión de casi el 80% para niños menores de 2 años«Esperamos que sea una herramienta valiosa para la atención sanitaria», afirmó la investigadora principal Kristiina Tammiies, profesora asociada de la Universidad. Departamento de Salud de la Mujer y el Niño del Instituto Karolinska en Suecia.
La inteligencia artificial también mostró buenos resultados identificación de niños que enfrentarán problemas más extensos en la comunicación social, EL Habilidades cognitivas y retraso en el desarrollo.dijeron los investigadores.
En el estudio, los investigadores entrenaron cuatro programas diferentes de inteligencia artificial para buscar autismo utilizando datos de unas 30.000 personas con y sin trastornos del espectro autista. el programa AutoMedAI terminó siendo el mejor de los cuatro en las pruebas de seguimiento.
«Los resultados del estudio son significativos porque muestran que es posible identificar individuos que pueden tener autismo a partir de información relativamente limitada y fácilmente disponible», dijo el investigador principal Shyam Rajagopalan, afiliado de Karolinska y profesor asistente en el Instituto de Bioinformática y Tecnología Aplicada. de la India.
A él diagnóstico precoz del autismoo es importante porque mientras los niños reciban Terapias e intervenciones efectivas para el trastorno.mejores serán los resultados, subrayaron los investigadores.
«Esto puede cambiar fundamentalmente las condiciones para el diagnóstico y las intervenciones tempranas y, en última instancia, mejorar la calidad de vida de muchas personas y sus familias», dijo Rajagopalan en un comunicado de prensa de Karolinska.
Los investigadores ahora están trabajando para perfeccionar aún más el programa de IA, posiblemente incluyendo la adición de información genética a los parámetros considerados.
«Para garantizar que el modelo sea lo suficientemente confiable como para implementarlo en entornos clínicos, se requiere un trabajo riguroso y una validación cuidadosa», dijo Tammimies.
«Quiero enfatizar que nuestro objetivo es que el modelo se convierta en una herramienta valiosa para la atención médica y no pretende reemplazar una evaluación clínica del autismo».
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