Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

Usando a aprendizagem de máquina diagnosticar exactamente mais logo o autismo da infância

insights from industryDr. Sharief TamaranAssistant Division Chief, Pediatric NeurologyChildren's Hospital of Orange County

Uma entrevista com Dr. Taraman, conduzido por James Ives, MPsych

Dê por favor uma vista geral do diagnóstico do autismo usada actualmente na prática médica. Que critérios e métodos são usados? Como predominantes são os diagnósticos do autismo?

O autismo é um diagnóstico clínico. Há ninguém teste para diagnosticar o autismo. Segundo o tipo de diagnóstico profissional médico, o DSM-V (classificação padrão dos transtornos mentais usados por profissionais de saúde mental nos E.U.) é usado tipicamente para diagnosticar por médicos, por neurologistas, e por psiquiatras da atenção primária.

Adicionalmente, um grupo de perguntas conhecidas como o ADI-R (diagnóstico do autismo Entrevista-Revisado) e as observações em uma avaliação semi-estruturada conhecida como as DEMORAS (programação da observação diagnóstica do autismo) são usados tipicamente por pediatras desenvolventes.

Os números os mais recentes mostram a predominância do autismo em 1 em 68 povos. For mais alto nos homens em 1 em 42 quando em 1 em 189 nas fêmeas. Apesar desta condição relativamente freqüente, muitos médicos são diagnóstico incômodo e controlo dos sintomas do autismo.

Há outros métodos que poderiam ser usados para diagnosticar o autismo? Há os testes genéticos disponíveis?

Há actualmente os testes do laboratório ou da imagem lactente que diagnosticam ASD. Há um número crescente de mutações genéticas que estão sendo ligadas ao autismo; variações do número de cópia, por exemplo, que ocorrem mais comumente em idade paterno avançada.

Os pacientes de condições genéticas tais como a síndrome de Rett exibem tipicamente comportamentos autísticos e encontram os critérios para o autismo. Infelizmente, nós não compreendemos inteiramente a genética do autismo neste tempo, contudo, é bem conhecido que os factores de risco genéticos existem. O risco para um irmão de uma criança com autismo é calculado para ser tão alto quanto 1 em 5.

Em que idade as crianças são diagnosticadas com autismo? Podia esta circunstância ser diagnosticada mais logo? Que retem diagnósticos exactos?

A idade média do diagnóstico nos E.U. é 4 anos, que são inaceitáveis. Os pais relatam frequentemente os interesses que começam ao redor 12 meses velho. Continua a estar “uma espera observador” que ocorra e muitos pacientes é referido então um especialista para a avaliação e o diagnóstico, contudo, devido às faltas destes especialistas especialmente em áreas rurais, em tempos de espera longos da nomeação e em waitlists é muito comum.

A razão que este atraso é tão trágico é que há uma oportunidade muito limitada em que a terapia é a mais eficaz. Neste prazo adiantado da intervenção, mostrou-se que as terapias intensivas tais como o discurso e a terapia comportável podem mais tarde ajudar crianças com transição do autismo fora das salas de aula do ensino especial na educação do grosso da população e com os pacientes de funcionamento mais altos a perder em alguns casos realmente o diagnóstico e eficazmente “ser curadas”.

Eu tenho tão muitas experiências pessoais com este onde o diagnóstico adiantado e a intervenção fizeram o impacto significativo para meus pacientes diagnosticados com autismo e inversamente, apesar dos melhores esforços um diagnóstico e uma iniciação de tratamento mais atrasados muito menos eficazes.

Há muitas barreiras que retêm um diagnóstico adiantado, como:

  • Os médicos da atenção primária frequentemente não obtêm o treinamento adequado em desordens neurológicas durante a residência.
  • O diagnóstico confia no reconhecimento de uma escala dos sintomas comportáveis que variam extremamente do caso ao caso.
  • O diagnóstico é ainda mais difícil mais nova a criança é durante a revelação, porque há uma variabilidade maior mais nova a criança.
  • Sobreposições do autismo com outras desordens neuropsiquiátricas da infância.
  • Os ADI-R e as DEMORAS são tempo intensivo e exigem o treinamento especializado.

Dê por favor uma vista geral de Cognoa, os aspectos da aprendizagem de máquina da plataforma e do papel que podem jogar no diagnóstico do autismo.

Dr. Dennis Parede, PhD quando na Universidade de Harvard usou inicialmente técnicas de aprendizagem da máquina para criar um algoritmo para determinar que perguntas usadas tipicamente para avaliar crianças para o autismo eram o mais com carácter de previsão.

Mais tarde, construiu em cima deste trabalho usando as vídeos caseiro fornecidas por pais para observar os comportamentos que eram indicativos do autismo. A equipe em Cognoa de que é um co-fundador, expandiu nesta pesquisa para criar um algoritmo avançado que pudesse autorizar médicos da atenção primária para fazer o diagnóstico do autismo.

Isto pode significativamente reduzir a idade do diagnóstico e em um estudo, autismo mais logo correctamente identificado de Cognoa com uma idade média de 3,08 anos velho, 13 meses do que a média nacional. Em analisar os resultados de um ensaio clínico multicentrado recente, Cognoa poderia reduzir o número de crianças que são referidas especialistas para avaliações do autismo por 70%.

A inteligência artificial tem o potencial aumentar capacidades dos clínicos' e eu estou seguro que removerá significativamente as barreiras e desafia o cerco do diagnóstico do autismo no ajuste da atenção primária.

Em que dados o algoritmo de aprendizagem da máquina foi modelado? Que pesquisa apoia este programa?

Os dados inicialmente usados do laboratório da parede do autismo falam' a troca do recurso genético do autismo (AGRE) para criar o classificador e usaram então esta mesma base de dados, além do que duas fontes independentes (uma coleção de 1654 indivíduos autísticos da fundação de Simons e uma coleção de 322 indivíduos autísticos do consórcio do autismo de Boston) para mostrar um nível elevado de precisão estatística correctamente em classificar crianças com ASD.

Subseqüentemente, Cognoa continuou a trabalhar pròxima com Dr. Parede para avançar o algoritmo. Este algoritmo melhorado foi validado com um estudo clínico conduzido no centro de Thompson, em Vanderbilt, e na universidade de South Carolina médica sobre sobre 400 crianças.

Que são os limites a esta aprendizagem de máquina aproximação? Como é provavelmente um falso positivo ou uma tendência a excedente diagnostica o autismo?

Uma das grandes coisas sobre a aprendizagem de máquina é a capacidade para ajustar o algoritmo para levar em consideração a predominância do real-mundo. Significando que Cognoa pode fornecer uma saída diferente para crianças em uma prática da atenção primária onde a predominância seja 1:68 contra com os especialistas onde a predominância se realiza mais perto do 1:30.

Nós igualmente construímos em um mecanismo de segurança que permitisse que o algoritmo diga, “mim não sabemos”. Isto ajuda a certificar-se de que quando Cognoa embandeira uma criança com autismo ou não, ele é tão exacto quanto possível. Para aquelas crianças que Cognoa não é certo se estão com o autismo, seriam referidos um especialista para a avaliação.

Que o futuro guardara para a plataforma de Cognoa?

Em Cognoa, nós somos centrados sobre fundamental a mudança do cuidado padrão para diagnosticar e tratar normas sanitárias comportáveis. O produto inicial de Cognoa, uma avaliação para a revelação comportável da criança, foi usado por 300.000 famílias e validado em estudos clínicos múltiplos e em nós estão trabalhando activamente para aumentar ambos a profundidade do cuidado que nós podemos fornecer aos pacientes e aos doutores, assim como a largura de indicações comportáveis da saúde nós podemos endereçar.

Nós contratamos com clínicos e o FDA para desenvolver as ferramentas diagnósticas que são integradas com terapias comportáveis personalizadas da intervenção que os pais e os doutores podem usar para se assegurar de que as crianças com atrasos recebam os anos os mais eficazes dos tratamentos mais logo do que o sistema actual. Ao mesmo tempo, nós estamos expandindo nossos AI e revelação clínica para aumentar a largura de normas sanitárias que comportáveis nós podemos diagnosticar e tratar.

Que avanços no diagnóstico do autismo você gosta de ver no futuro?

Eu gostaria de ver a idade média da diminuição do diagnóstico a ao redor 18-24 meses, quando a intervenção adiantada terá o grande impacto. Eu acredito que com Cognoa, nós poderemos facilitar o diagnóstico exacto a partir de 12 meses.

Onde podem os leitores encontrar mais informação?

Para aprender mais, você pode enviar-me por correio electrónico directamente em [email protected] ou visitar www.cognoa.com.

Sobre o Dr. Taraman

Sharief Taraman, DM, é o chefe de divisão assistente da neurologia pediatra e do informaticist médico no hospital de crianças de CHOC no Condado de Orange, CA. É um professor clínico assistente no University of California, Irvine. Igualmente serve como o vice-presidente de médico em Cognoa, uma empresa digital da saúde que revoluciona como as crianças com atrasos desenvolventes são diagnosticadas e apoiadas.

James Ives

Written by

James Ives

James graduated from Plymouth University with a first class MPsych (Hons) in Advanced Psychology, where he particularly enjoyed getting stuck in with EEG experiments while working as a research assistant; volunteering with 'Volunteer in Plymouth' and any pub quiz around. After graduating, James travelled around Australia, before moving back to London and becoming an Editor for News-Medical with AZoNetwork in 2015. Passionate about producing the best medical and life science stories, James became Editor-in-Chief in 2017. After a successful tenure, James moved on from AZoNetwork in 2020 to take on a PhD in cognitive neuroscience to study the development of neural synchrony between infants and adults.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Ives, James. (2018, August 23). Usando a aprendizagem de máquina diagnosticar exactamente mais logo o autismo da infância. News-Medical. Retrieved on January 24, 2022 from https://www.news-medical.net/news/20171030/Using-Machine-Learning-to-Accurately-Diagnose-Childhood-Autism-Sooner.aspx.

  • MLA

    Ives, James. "Usando a aprendizagem de máquina diagnosticar exactamente mais logo o autismo da infância". News-Medical. 24 January 2022. <https://www.news-medical.net/news/20171030/Using-Machine-Learning-to-Accurately-Diagnose-Childhood-Autism-Sooner.aspx>.

  • Chicago

    Ives, James. "Usando a aprendizagem de máquina diagnosticar exactamente mais logo o autismo da infância". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20171030/Using-Machine-Learning-to-Accurately-Diagnose-Childhood-Autism-Sooner.aspx. (accessed January 24, 2022).

  • Harvard

    Ives, James. 2018. Usando a aprendizagem de máquina diagnosticar exactamente mais logo o autismo da infância. News-Medical, viewed 24 January 2022, https://www.news-medical.net/news/20171030/Using-Machine-Learning-to-Accurately-Diagnose-Childhood-Autism-Sooner.aspx.