O echipă de cercetare a Universității Stanford a utilizat inteligența artificială pentru a diagnostica rapid și precis autismul la copii, prin intermediul clipurilor video de acasă. Rezultatele studiului sunt promițătoare, așa că metoda ar putea crește foarte mult accesul pacienților cu autism la tratament, astfel încât să beneficieze de terapie imediat după ce au fost diagnosticați.
,,Aceste rezultate susțin ipoteza că detecția autismului poate fi făcută în mod eficace la scară largă prin analizarea mai multor videoclipuri și învățarea computerului să producă un indicator cuantificat de risc de autism rapid. Un astfel de proces ar putea eficientiza diagnosticul de autism pentru a permite detectarea și accesul la terapie”, a declarat Qandeel Tariq, cercetător la Universitatea de Medicină Stanford.
La diagnosticarea autismului, medicii folosesc în general mai multe teste comportamentale și evaluează între 20 și 100 de comportamente, care pot dura câteva ore până la finalizare. Aceste practici standard înseamnă perioade lungi de așteptare pentru un diagnostic, accesul tardiv la terapie pentru pacienți, potrivit cercetătorilor.
,,Timpul de așteptare pentru o evaluare pentru a stabili diagnosticul poate atinge sau chiar depăși 12 luni în SUA, iar vârsta medie a diagnosticului în SUA rămâne vârsta de 5 ani", a declarat Tariq.
Oamenii de știință americani cred că utilizarea inteligenței artificiale pentru a analiza videoclipurile de acasă ar putea accelera procesul de diagnosticare, fiindcă este totuși o metodă precisă. Pentru studiu, cercetătorii au folosit opt modele de inteligență artificială (AI) pentru a analiza 162 de filme de acasă ale copiilor cu și fără autism. Modelele au fost apoi testate pe capacitatea de a detecta în mod credibil autismul pe platforme mobile. Fiecare dintre modelele AI a avut o sensibilitate de peste 94,5%, în timp ce doar trei dintre ele aveau o specificitate mai mare de 50%, potrivit studiului. Modelul performant a avut o precizie de 88,9%, o sensibilitate de 94,5% și o specificitate de 77,4%. Următoarele modele cu cele mai bune performanțe au avut precizii de 85,4% și 84,8%, potrivit AI in Healthcare.com
În mod specific, un model, LR5 (un clasificator de regresie logistică cu cinci caracteristici), a avut cea mai mare precizie la toate grupele de vârstă, cu excepția copiilor de peste șase ani. Potrivit AI in Healthcare.com, acest model a avut cele mai bune rezultate la copiii cu vârste cuprinse între 4 și 6 ani, cu sensibilitate și specificitate peste 90%. Mai sunt însă necesare teste suplimentare până să ajungă metoda să fie folosită la scară largă.
