Karolinska Institutet tərəfindən aparılan yeni bir tədqiqat, JAMA Network Open jurnalında dərc olundu və gənc uşaqlarda autizmin nisbətən məhdud məlumatlardan proqnozlaşdırılmasına imkan verən yeni bir maşın öyrənmə modelini təqdim etdi. Bu model, autizmin erkən aşkar edilməsini asanlaşdırır ki, bu da düzgün dəstək vermək üçün vacibdir.
Karolinska Institutet-in KIND, Qadın və Uşaq Sağlığı Departamentinin dosenti Kristiina Tammimies, tədqiqatın müəlliflərindən biri, deyir: “İki yaşdan kiçik uşaqlar üçün 80%-ə yaxın dəqiqliklə, ümid edirik ki, bu, sağlamlıq üçün dəyərli bir alət olacaq”.
Tədqiqat qrupu ABŞ-dan olan (SPARK) 30,000-dən çox autizm spektr pozğunluğu olan və olmayan insanlarla məlumatları istifadə etdi.
28 fərqli parametrin birləşməsini analiz edərək, tədqiqatçılar verilənlərdəki naxışları tanımaq üçün dörd fərqli maşın öyrənmə modeli inkişaf etdirdilər. Seçilmiş parametrlər 24 aylıqdan əvvəl geniş qiymətləndirmələr və tibbi testlər olmadan əldə edilə bilən uşaqlara dair məlumatları əhatə edirdi. Ən yaxşı iş performansı göstərən model “AutMedAI” adlandırıldı.
12,000-dən çox insan arasında AutMedAI modeli təxminən 80% autizmlə bağlı uşaqları aşkar edə bildi. Digər parametrlərlə xüsusi birləşmədə, ilk gülümsəmə yaşı, ilk qısa cümlə və yeməklə bağlı çətinliklərin mövcudluğu autizmin güclü proqnozlaşdırıcıları oldu.
Tədqiqatın digər müəllifi, Karolinska Institutet-in həmin departamentində əlaqəli tədqiqatçı, hazırda Hindistan Bioinformasiya və Tətbiqi Texnologiya İnstitutunda dosent olan Shyam Rajagopalan, deyir: “Bu tədqiqatın nəticələri əhəmiyyətlidir, çünki insanları nisbətən məhdud və asanlıqla əldə edilə bilən məlumatlarla aşkar etməyin mümkün olduğunu göstərir”.
Tədqiqatçılara görə, erkən diaqnoz autizmlə bağlı uşaqların optimal inkişaf etməsinə kömək edə biləcək effektiv müdaxilələrin həyata keçirilməsi üçün kritikdir.
“Bu alət erkən diaqnoz və müdaxilələr üçün şəraiti köklü şəkildə dəyişə bilər və nəticədə bir çox insanın və onların ailələrinin həyat keyfiyyətini artırar,” deyir Rajagopalan.
Tədqiqatda AI modeli sosial ünsiyyət və kognitiv qabiliyyətləri daha çətin olan uşaqları və daha çox inkişaf geriliyi olanları aşkar etmədə yaxşı nəticələr göstərdi.
Tədqiqat qrupu indi modeli klinik mühitdə daha da yaxşılaşdırmaq və təsdiq etmək planları edir. Modelə genetik məlumatların daxil edilməsi üzərində də iş gedir ki, bu da daha spesifik və dəqiq proqnozlara gətirib çıxara bilər.
“Modelin klinik kontekstlərdə istifadə edilə biləcək qədər etibarlı olmasını təmin etmək üçün ciddi iş və diqqətli təsdiq tələb olunur. Modelin sağlamlıq üçün dəyərli bir alətə çevrilməsi məqsədimizdir və o, autizmin klinik qiymətləndirilməsini əvəz etmək məqsədini güdmür,” deyir Tammimies.
Məlumat mənbəsi:
Shyam Rajagopalan et al. [Minimal Tibb və Arxa Plan Məlumatlarından Autizm Spektr Pozğunluğunun Maşın Öyrənmə ilə Proqnozlaşdırılması, JAMA Network Open (2024)]. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.29229
