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KI-Analyse von Gesundheitsdaten zeigt entscheidende Faktoren bei der Autismus-Diagnose

In einer kürzlich veröffentlichten Studie haben Wissenschaftler mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) eine Vielzahl klinischer Berichte analysiert, um die Kriterien zur Diagnose von Autismus zu überdenken.

Die Forscher untersuchten über 4.200 Berichte, um herauszufinden, welche Merkmale bei der Diagnose am häufigsten berücksichtigt werden. Im Fokus der Analyse standen vor allem soziale Interaktionskriterien sowie repetitive Verhaltensweisen.

Die Ergebnisse zeigten, dass soziale Kriterien, wie emotionale Reziprozität und nonverbale Kommunikation, nicht spezifisch für Autismus sind. Dagegen hatten repetitives Verhalten und stark fokussierte Interessen einen stärkeren Zusammenhang mit der Diagnose.

Die Studie schlägt eine stärkere Gewichtung dieser Merkmale vor, um die Diagnostik zu verbessern und den Fokus von zeitintensiven sozialen Bewertungen auf klar beobachtbare Verhaltensweisen zu verlagern.

Lesenswert hierzu

Dieser Artikel wurde vollständig oder teilweise durch eine Künstliche Intelligenz (KI) erstellt. Obwohl wir bemüht sind, genaue und aktuelle Informationen bereitzustellen, können wir keine Garantie für die Richtigkeit oder Vollständigkeit des Inhalts übernehmen. Bitte überprüfen Sie alle Informationen und ziehen Sie bei Bedarf eine fachkundige Beratung hinzu.

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