Un modèle d'apprentissage automatique peut prédire les troubles du spectre autistique

Évalué médicalement par Drugs.com.

Par Elana Gotkine HealthDay Reporter

LUNDI 19 août 2024 – Dans une étude diagnostique, l'apprentissage automatique (ML) peut prédire les troubles du spectre autistique (TSA), selon une étude publiée en ligne le 19 août dans JAMA Network Open.

< Shyam Sundar Rajagopalan, Ph.D., du Karolinska Institutet de Stockholm, et ses collègues ont développé et validé un modèle ML pour prédire les TSA en utilisant un ensemble minimal de fonctionnalités issues de l'information générale et médicale. Une analyse rétrospective de la base de données Powering Autism Research for Knowledge de la Fondation Simons a été réalisée, comprenant les données de 30 660 participants (15 330 avec et 15 330 sans TSA). Des modèles de prédiction de ML généralisables ont été développés à l'aide de quatre algorithmes : régression logistique, arbre de décision, forêt aléatoire et eXtreme Gradient Boosting (XGBoost).

Les chercheurs ont constaté que le modèle XGBoost démontrait de solides performances, avec un score d'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUROC) de 0,895 ; sensibilité et spécificité de 0,805 et 0,829, respectivement ; et une valeur prédictive positive de 0,897. Les prédicteurs les plus importants étaient les étapes du développement et le comportement alimentaire. Un AUROC de 0,790 a été observé lors de la validation sur des cohortes indépendantes, ce qui indique une bonne généralisabilité.

"Les informations médicales précoces dans les cliniques de garde d'enfants peuvent être utilisées pour dépister les personnes présentant une probabilité plus élevée de recevoir un diagnostic de TSA", selon l'étude. les auteurs écrivent.

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Source : Journée Santé

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