Neues KI-Modell zur Früherkennung von Autismus bei Kleinkindern

Das AutMedAI-Modell, entwickelt von Forschern am Karolinska Institutet, markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Früherkennung von Autismus. Durch die Analyse einfacher, früh verfügbarer Daten kann das Modell mit einer Genauigkeit von etwa 80% vorhersagen, welche Kinder unter zwei Jahren wahrscheinlich Autismus entwickeln werden.

Die Forscher verwendeten für ihre Studie eine große Datenbank aus den USA, die Informationen über ca. 30.000 Personen mit und ohne Autismus-Spektrum-Störungen enthält. Basierend auf 28 Parametern wie dem Alter beim ersten Lächeln und ersten einfachen Sätzen, konnten vier KI-Modelle trainiert werden, von denen das AutMedAI-Modell am besten abschnitt.

Die Bedeutung frühzeitiger Diagnosen wird durch die Möglichkeit, rechtzeitig Interventionen zu starten, unterstrichen, was die Lebensqualität der betroffenen Kinder erheblich verbessern kann. Die Forscher planen weitere Verbesserungen und Validierungen des Modells in klinischen Umgebungen. Außerdem ist geplant, genetische Informationen in das Modell einzubeziehen, was die Vorhersagen noch spezifischer und genauer machen könnte.

Während das Modell bereits beeindruckende Ergebnisse liefert, betonen die Forscher, dass es eine klinische Beurteilung von Autismus nicht ersetzen soll, sondern als wertvolles Werkzeug im Gesundheitswesen dienen könnte, um potenzielle Entwicklungsstörungen frühzeitig zu erkennen und anzugehen.