L’IA Mostra Potenziale Nella Rilevazione Precoce dell’Autismo

Un articolo di ricerca pubblicato ieri ha presentato alcuni risultati promettenti di un modello di apprendimento automatico progettato per identificare i bambini a rischio di disturbo dello spettro autistico (ASD) in tenera età. Il modello, chiamato AutMedAI, ha raggiunto un tasso di precisione dell’80%, offrendo speranza per una diagnosi precoce.

Sviluppato da ricercatori presso l’Istituto Karolinska, AutMedAI ha analizzato i dati di circa 30.000 individui per identificare i modelli legati all’autismo. I dati erano basati su 28 parametri che possono essere facilmente ottenuti prima che un bambino compia due anni, come l’età del primo sorriso, la prima breve frase e la presenza di difficoltà alimentari.

In una dichiarazione, l’autore dello studio, Shyam Rajagopalan, ha sottolineato l’importanza di questi risultati: “I risultati dello studio sono significativi perché mostrano che è possibile identificare individui che probabilmente hanno l’autismo a partire da informazioni relativamente limitate e facilmente disponibili.”

I ricercatori evidenziano il potenziale di questo studio per effettuare uno screening sui bambini in età precoce, che potrebbe portare all’implementazione di interventi tempestivi, aiutando i bambini con autismo a svilupparsi in modo ottimale.

Tuttavia, gli studiosi avvertono che, nonostante i risultati siano promettenti, il modello non è un sostituto per una valutazione clinica completa. Ulteriori ricerche e validazioni sono necessarie per valutare pienamente il potenziale uso clinico del modello.

È importante notare che gli strumenti di intelligenza artificiale possono a volte portare a diagnosi errate con potenziali conseguenze dannose. Uno recente studio ha scoperto che l’IA ha avuto difficoltà a diagnosticare correttamente i casi pediatrici, con diagnosi errate nell’83% dei casi analizzati.

Inoltre, un altro studio pubblicato ieri riporta che, sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale possano diagnosticare con precisione le malattie genetiche basandosi sulle descrizioni dei libri di testo, la loro accuratezza diminuisce notevolmente quando analizzano i riassunti scritti dai pazienti.

“Le tecnologie AI generative hanno il potenziale per migliorare l’assistenza sanitaria, ma solo se coloro che sviluppano, regolano e utilizzano queste tecnologie identificano e tengono pienamente conto dei rischi associati”, ha detto Jeremy Farrar, il capo scienziato dell’OMS, come riportato da Nature.