Riconoscere in modo precoce l’autismo nei bambini analizzando parametri facili da ottenere, come l’età del primo sorriso e delle prime frasi o disturbi alimentari: è possibile con l'aiuto del modello di Intelligenza Artificiale chiamato AutMedAI, che ha dimostrato di avere una precisione dell’80% nei bambini sotto i 2 anni. Lo indica la ricerca condotta da Kristiina Tammimies, dell’Istituto Karolinska in Svezia, pubblicata sulla rivista Jama Network Open.
“I risultati dello studio sono significativi perché, a partire da informazioni relativamente limitate e facilmente disponibili, dimostrano che è possibile identificare gli individui che hanno probabilità di avere l'autismo”, ha detto il primo autore dello studio Shyam Rajagopalan, ricercatore dell’Istituto di Bioinformatica e Tecnologie applicate in India e affiliato del Karolinska.
I risultati si basano sull’analisi di circa 30mila individui con e senza disturbi dello spettro autistico. Su questa base, analizzando una combinazione di 28 parametri, i ricercatori hanno sviluppato quattro modelli di apprendimento automatico per identificare schemi nei dati e tra i vari modelli.
Il migliore si è dimostrato essere AutMedAI, che ha sfruttato dati ottenuti già prima che i bambini compissero due anni e senza utilizzare valutazioni approfondite e test medici, ossia parametri come l’età del primo sorriso, la prima frase breve o la presenza di difficoltà alimentari.
Secondo i ricercatori, una diagnosi precoce è fondamentale per poi implementare interventi efficaci che possano aiutare i bambini con autismo a svilupparsi in modo ottimale: “può cambiare drasticamente le condizioni per la diagnosi precoce e gli interventi e, in definitiva, migliorare la qualità della vita per molti individui e le loro famiglie”, ha aggiunto Rajagopalan. Il prossimo passo dello studio sarà quello di migliorare la precisione dello strumento e includere nuove tipologie di parametri più specifici, tra cui informazioni genetiche.
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