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A inteligência artificial pode ajudar especialistas a identificar 💻 crianças com risco de autismo, afirmaram pesquisadores após o desenvolvimento de um sistema de triagem que, segundo eles, tem uma 💻 precisão de cerca de 80% para crianças com menos de dois anos de idade.

Os pesquisadores disseram quezona betabordagem, baseada 💻 zona bet um tipo de IA chamado aprendizado de máquina, pode trazer benefícios.

A dra. Kristiina Tammimies, co-autora do estudo do Instituto 💻 Karolinska na Suécia, disse: "Usando o modelo de IA, será possível utilizar informações disponíveis e identificar anteriormente indivíduos com maior 💻 probabilidade de autismo, de modo que possam obter um diagnóstico e ajuda mais cedo."

No entanto, ela acrescentou: "Eu quero enfatizar 💻 que o algoritmo não pode diagnosticar autismo, pois isso ainda deve ser feito com métodos clínicos de ouro."

Não é a 💻 primeira vez que pesquisadores tentam aproveitar a IA para triagem de autismo. Entre outros estudos, cientistas já haviam utilizado tal 💻 tecnologia junto com exames de retina de crianças.

Os pesquisadores relatam no periódico Jama Network Open como eles aproveitaram dados de 💻 uma iniciativa de pesquisa dos EUA chamada Estudo Spark, que abrange informações de 15.330 crianças com diagnóstico de autismo e 💻 15.330 sem diagnóstico.

A equipe descreve como eles se concentraram zona bet 28 medidas que podem ser facilmente obtidas antes que as 💻 crianças completem 24 meses de idade, baseadas zona bet informações fornecidas por pais zona bet questionários médicos e de background, como a 💻 idade do primeiro sorriso.

Em seguida, eles criaram modelos de aprendizado de máquina que procuravam diferentes padrões zona bet combinações dessas características 💻 entre crianças autistas e não autistas.

Após usar os dados para construir, ajustar e testar quatro modelos diferentes, a equipe escolheu 💻 o mais promissor e o testou zona bet um conjunto de dados adicional de 11.936 participantes para os quais os dados 💻 das mesmas características estavam disponíveis. No total, 10.476 desses participantes tinham um diagnóstico de autismo.

Os resultados revelam que, zona bet geral, 💻 o modelo identificou corretamente 9.417 (78,9%) participantes com ou sem transtorno do espectro autista, com a precisão de 78,5% para 💻 crianças com idade até dois anos, 84,2% para aquelas com idade entre dois e quatro anos e 79,2% para aquelas 💻 com idade entre quatro e dez anos.

Um teste adicional usando outro conjunto de dados com 2.854 indivíduos autistas revelou que 💻 o modelo identificou corretamente 68% com tal diagnóstico.

Tammimies disse: "Este conjunto de dados era outro coorte de pesquisa com famílias 💻 apenas com um