نموذج مبتكر للكشف المبكر عن مرض التوحد

قدمت دراسة حديثة أجراها معهد كارولينسكا في السويد طريقة جديدة للتنبؤ بالتوحد لدى الأطفال الصغار باستخدام معلومات محدودة. واستخدم البحث بيانات من قاعدة بيانات SPARK، التي تتضمن تفاصيل عن حوالي ٣٠ ألف فرد مصاب وغير مصاب باضطرابات طيف التوحد.

قام الباحثون بإنشاء أربعة نماذج للتعلم الآلي من خلال فحص المعلومات حول الأطفال والتي يمكن جمعها دون إجراء اختبارات طبية مكثفة قبل بلوغهم ٢٤ شهراً من العمر. النموذج الأكثر فعالية، المسمى "AutMedAI"، نجح في التعرف بنجاح على ما يقرب من ٨٠٪ من الأطفال المصابين بالتوحد من بين حوالي ١٢٠٠٠ فرد.

التركيز على المؤشرات المبكرة

كانت الجملة القصيرة الأولى للطفل وصعوبات الأكل، إلى جانب معايير أخرى، مؤشرات مهمة على الإصابة بالتوحد. وقد أظهر نموذج الذكاء الاصطناعي أداءً جيداً في تحديد الأطفال الذين يعانون من صعوبات أوسع في التواصل الاجتماعي والإدراك، وكذلك أولئك الذين يعانون من تأخيرات عامة في النمو.

صرحت كريستينا تاميس، الأستاذة المساعدة في قسم صحة المرأة والطفل في معهد كارولينسكا، والمؤلفة المشاركة للدراسة، قائلة: "نأمل أن تكون هذه أداة قيمة للرعاية الصحية". وقال شيام راجاجوبالان، المؤلف الأول للدراسة: "إن نتائج الدراسة مهمة لأنها تظهر أنه من الممكن تحديد الأفراد الذين من المرجح أن يصابوا بالتوحد من معلومات محدودة نسبيًا ومتاحة بسهولة".

التأثير المحتمل على التشخيص المبكر

وأضاف راجاجوبالان أن التشخيص المبكر ضروري لبدء التدخلات العلاجية الفعّالة التي يمكن أن تساعد الأطفال المصابين بالتوحد على النمو بشكل مثالي. وأضاف راجاجوبالان: "قد يؤدي هذا إلى تغيير جذري في ظروف التشخيص المبكر والتدخلات العلاجية، وفي نهاية المطاف تحسين نوعية الحياة للعديد من الأفراد وأسرهم".

ويخطط فريق البحث للتحقق من صحة النموذج في البيئات السريرية. بالإضافة إلى ذلك، هناك جهود جارية لدمج المعلومات الجينية في النموذج، مما قد يؤدي إلى تنبؤات أكثر تحديدًا ودقة.