طريقة جديدة للكشف المبكر عن مرض التوحد عند الأطفال

يمكن لنموذج جديد للتعلم الآلي أن يتنبأ بمرض التوحد لدى الأطفال الصغار من خلال معلومات محدودة نسبيًّا.

يأتي ذلك وفقا دراسة جديدة أجراها معهد كارولينسكا ونشرت في JAMA Network Open.

يمكن للنموذج تسهيل الكشف المبكر عن مرض التوحد، وهو أمر مهم لتوفير الدعم المناسب، وفق ما نشره موقع ميديكال إكسبريس.

تقول كريستينا تاميميس، المؤلف الأخير للدراسة: "بدقة تصل إلى 80% تقريبًا للأطفال دون سن الثانية، نأمل أن يكون هذا أداة قيمة للرعاية الصحية".

تفاصيل الدراسة

استخدم فريق البحث قاعدة بيانات أمريكية كبيرة (SPARK) تحتوي على معلومات حول ما يقرب من 30 ألف فرد يعانون من اضطرابات طيف التوحد أو لا يعانون منها.

ومن خلال تحليل مجموعة من 28 معلمة مختلفة، طور الباحثون أربعة نماذج متميزة للتعلم الآلي لتحديد الأنماط في البيانات. وكانت المعلمات المختارة عبارة عن معلومات عن الأطفال يمكن الحصول عليها دون تقييمات واختبارات طبية واسعة النطاق قبل عمر 24 شهرًا. النموذج الأفضل أداءً كان اسمه "AutMedAI".

ومن بين حوالي 12 ألف فرد، تمكن نموذج AutMedAI من التعرف على حوالي 80% من الأطفال المصابين بالتوحد. في تركيبة محددة مع عوامل أخرى، كان عمر الابتسامة الأولى، والجملة القصيرة الأولى، ووجود صعوبات في الأكل منبئات قوية لمرض التوحد.

يقول المؤلف الأول للدراسة شيام راجاجوبالان: "إن نتائج الدراسة مهمة لأنها تظهر أنه من الممكن تحديد الأفراد الذين من المحتمل أن يكونوا مصابين بالتوحد من خلال معلومات محدودة نسبيا ومتاحة بسهولة".

التشخيص المبكر

التشخيص المبكر أمر بالغ الأهمية، وفقا للباحثين، لتنفيذ التدخلات الفعالة التي يمكن أن تساعد الأطفال المصابين بالتوحد على النمو على النحو الأمثل.

يقول راجاجوبالان: "هذا يمكن أن يغير بشكل جذري ظروف التشخيص والتدخلات المبكرة، وفي نهاية المطاف تحسين نوعية الحياة للعديد من الأفراد وأسرهم".

في الدراسة، أظهر نموذج الذكاء الاصطناعي نتائج جيدة في تحديد الأطفال الذين يعانون من صعوبات أكثر شمولًا في التواصل الاجتماعي والقدرة المعرفية والذين يعانون من تأخر نمو عام.

ويخطط فريق البحث الآن لمزيد من التحسينات والتحقق من صحة النموذج في البيئات السريرية، ويجري العمل أيضًا لإدراج المعلومات الجينية في النموذج، مما قد يؤدي إلى تنبؤات أكثر تحديدًا ودقة.