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A inteligência artificial pode ajudar especialistas a identificar crianças que podem ser autistas, disseram pesquisadores após o desenvolvimento de um ⚾️ sistema para triagem com uma precisão aproximada f12 codigo de bonus 80%.

Os pesquisadores dizem quef12 codigo de bonusabordagem, baseada f12 codigo de bonus um tipo de IA ⚾️ chamada aprendizado da máquina pode trazer benefícios.

Kristiina Tammimies, coautora do estudo da Karolinska Institutet na Suécia disse: “Utilizando o ⚾️ modelo de IA pode ser possível usar informações disponíveis e identificar mais cedo indivíduos com alta probabilidade para autismo a ⚾️ fim que eles possam obter diagnóstico precocemente.

Mas, acrescentou: "Quero enfatizar que o algoritmo não pode diagnosticar autismo porque isso ainda ⚾️ deve ser feito com métodos clínicos padrão-ouro".

Não é a primeira vez que pesquisadores tentam usar IA para rastrear o autismo. ⚾️ Entre outros estudos, os cientistas já usaram essa tecnologia f12 codigo de bonus conjunto com exames de retina das crianças

Escrevendo na revista Jama ⚾️ Network Open, Tammimies e colegas relatam como eles aproveitaram dados de uma iniciativa americana chamada estudo Spark que engloba informações ⚾️ sobre 15.330 crianças com diagnóstico do autismo (e 16.300 sem).

A equipe descreve como eles se concentraram f12 codigo de bonus 28 medidas que ⚾️ poderiam ser facilmente obtidas antes das crianças terem 24 meses de idade, com base nas informações relatadas pelos pais a ⚾️ partir dos questionário e do histórico médico.

Eles então criaram modelos de aprendizado que buscavam diferentes padrões f12 codigo de bonus combinações dessas características ⚾️ entre crianças autistas e não-autistas.

Após o uso dos dados para construir, ajustar e testar quatro modelos diferentes a equipe escolheu ⚾️ os mais promissores um deles que testou f12 codigo de bonus outro conjunto de 11 936 participantes com base nos mesmos recursos disponíveis. ⚾️ No total 10 476 desses indivíduos tiveram diagnóstico do autismo ndice 1

Os resultados revelam que, no geral o modelo identificou ⚾️ corretamente 9.417 (78,9%) participantes com ou sem transtorno do espectro autista e a precisão 78.5% para crianças de até dois ⚾️ anos 84!2% entre os 2-4...e 79:2 % nos 4-10."

Outro teste usando outro conjunto de dados que engloba 2.854 indivíduos autistas ⚾️ revelou o modelo corretamente identificado 68% com tal diagnóstico.

“Este conjunto de dados foi outra coorte com famílias que tinham apenas ⚾️ uma criança autista e alguns dos parâmetros estavam faltando, portanto o desempenho era um pouco menor mostrando a necessidade do ⚾️ desenvolvimento.”

Os pesquisadores disseram que as medidas mais significativas no geral quando se tratava das previsões do modelo incluíam problemas com ⚾️ o consumo de alimentos, idade na primeira construção da frase longa e a velhice ao primeiro sorriso.

A equipe acrescentou que ⚾️ uma análise adicional, comparando os participantes do modelo corretamente identificado como autista e aqueles incorretamente identificados não-autistas tendiam a identificar ⚾️ o autismo f12 codigo de bonus indivíduos com sintomas mais graves.

No entanto, alguns especialistas pediram cautela e observaram que a capacidade do modelo ⚾️ de identificar corretamente pessoas não autistas era apenas 80% - o equivalente à marca errada 20% como possivelmente autismo. Eles ⚾️ também notaram um problema ao pressionar por diagnóstico precoce

O professor Ginny Russell, da Universidade de Exeter disse que isso foi ⚾️ porque era difícil dizer quais crianças poderiam ter um comprometimento muito sério e quem iria "atrair" apesar do início lento.

“Minha ⚾️ recomendação está abaixo [dois anos] é muito cedo para começar a aplicar rótulos psiquiátricos com base f12 codigo de bonus alguns significante, como ⚾️ comportamento alimentar”, disse ela.

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