Model Pembelajaran Mesin Dapat Memprediksi Gangguan Spektrum Autisme

Ikuti Drugslib di

Ditinjau secara medis oleh Drugs.com.

Oleh Elana Gotkine HealthDay Reporter

SENIN, 19 Agustus 2024 -- Dalam studi diagnostik, pembelajaran mesin (ML) dapat memprediksi gangguan spektrum autisme (ASD), menurut sebuah penelitian yang dipublikasikan secara online pada 19 Agustus di JAMA Network Open.

Shyam Sundar Rajagopalan, Ph.D., dari Karolinska Institutet di Stockholm, dan rekannya mengembangkan dan memvalidasi model ML untuk memprediksi ASD menggunakan serangkaian fitur minimal dari latar belakang dan informasi medis. Analisis retrospektif terhadap database Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge dilakukan, termasuk data dari 30.660 peserta (15.330 dengan dan 15.330 tanpa ASD). Model prediksi ML yang dapat digeneralisasikan dikembangkan menggunakan empat algoritme: regresi logistik, pohon keputusan, hutan acak, dan eXtreme Gradient Boosting (XGBoost).

Para peneliti menemukan bahwa model XGBoost menunjukkan kinerja yang kuat, dengan skor area di bawah kurva karakteristik operasi penerima (AUROC) sebesar 0,895; sensitivitas dan spesifisitas masing-masing 0,805 dan 0,829; dan nilai prediksi positif sebesar 0,897. Prediktor yang paling penting adalah tahap perkembangan dan perilaku makan. AUROC sebesar 0,790 terlihat pada validasi kohort independen, yang menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik.

"Informasi medis awal di klinik penitipan anak dapat digunakan untuk menyaring mereka yang memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk didiagnosis menderita ASD," menurut laporan tersebut. penulis menulis.

Abstrak/Teks Lengkap

Penafian: Data statistik dalam artikel medis memberikan tren umum dan tidak berkaitan dengan individu. Faktor individu bisa sangat bervariasi. Selalu mencari saran medis yang dipersonalisasi untuk keputusan perawatan kesehatan individu.

Sumber: Hari Kesehatan

Diposting : 2024-08-20 01:15

Baca selengkapnya

Penafian

Segala upaya telah dilakukan untuk memastikan bahwa informasi yang diberikan oleh Drugslib.com akurat, terkini -tanggal, dan lengkap, namun tidak ada jaminan mengenai hal tersebut. Informasi obat yang terkandung di sini mungkin sensitif terhadap waktu. Informasi Drugslib.com telah dikumpulkan untuk digunakan oleh praktisi kesehatan dan konsumen di Amerika Serikat dan oleh karena itu Drugslib.com tidak menjamin bahwa penggunaan di luar Amerika Serikat adalah tepat, kecuali dinyatakan sebaliknya. Informasi obat Drugslib.com tidak mendukung obat, mendiagnosis pasien, atau merekomendasikan terapi. Informasi obat Drugslib.com adalah sumber informasi yang dirancang untuk membantu praktisi layanan kesehatan berlisensi dalam merawat pasien mereka dan/atau untuk melayani konsumen yang memandang layanan ini sebagai pelengkap, dan bukan pengganti, keahlian, keterampilan, pengetahuan, dan penilaian layanan kesehatan. praktisi.

Tidak adanya peringatan untuk suatu obat atau kombinasi obat sama sekali tidak boleh ditafsirkan sebagai indikasi bahwa obat atau kombinasi obat tersebut aman, efektif, atau sesuai untuk pasien tertentu. Drugslib.com tidak bertanggung jawab atas segala aspek layanan kesehatan yang diberikan dengan bantuan informasi yang disediakan Drugslib.com. Informasi yang terkandung di sini tidak dimaksudkan untuk mencakup semua kemungkinan penggunaan, petunjuk, tindakan pencegahan, peringatan, interaksi obat, reaksi alergi, atau efek samping. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang obat yang Anda konsumsi, tanyakan kepada dokter, perawat, atau apoteker Anda.

Kata Kunci Populer