Un modello di machine learning può prevedere il disturbo dello spettro autistico

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Di Elana Gotkine HealthDay Reporter

LUNEDI 19 agosto 2024 -- In uno studio diagnostico, l'apprendimento automatico (ML) può predire il disturbo dello spettro autistico (ASD), secondo uno studio pubblicato online il 19 agosto su JAMA Network Open.

Shyam Sundar Rajagopalan, Ph.D., del Karolinska Institutet di Stoccolma, e colleghi hanno sviluppato e convalidato un modello ML per prevedere l'ASD utilizzando un insieme minimo di caratteristiche provenienti dal background e dalle informazioni mediche. È stata condotta un’analisi retrospettiva del database della Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge, includendo i dati di 30.660 partecipanti (15.330 con e 15.330 senza ASD). I modelli di previsione ML generalizzabili sono stati sviluppati utilizzando quattro algoritmi: regressione logistica, albero decisionale, foresta casuale ed eXtreme Gradient Boosting (XGBoost).

I ricercatori hanno scoperto che il modello XGBoost ha dimostrato ottime prestazioni, con un punteggio dell'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUROC) di 0,895; sensibilità e specificità rispettivamente di 0,805 e 0,829; e un valore predittivo positivo di 0,897. I predittori più importanti erano le tappe fondamentali dello sviluppo e il comportamento alimentare. Un AUROC di 0,790 è stato osservato nella validazione su coorti indipendenti, indicando una buona generalizzabilità.

"Le prime informazioni mediche nelle cliniche per l'infanzia possono essere utilizzate per individuare coloro che hanno una maggiore probabilità di ricevere una diagnosi di ASD," gli autori scrivono.

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Fonte: HealthDay

Pubblicato : 2024-08-20 01:15

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