- Một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí BMJ Health & Care Informatics cho thấy trí tuệ nhân tạo và dữ liệu tuyên bố về sức khỏe trong thế giới thực có thể được sử dụng như thế nào để chẩn đoán chứng rối loạn phổ tự kỷ (ASD) ở trẻ dưới 30 tháng tuổi.
- Số trẻ em được xác định mắc ASD ở Hoa Kỳ đã tăng lên đáng kể, từ 1 trên 150 vào năm 2000 lên 1 trên 44 vào năm 2021.
- Các nhà nghiên cứu đã tạo ra hai loại mô hình dự đoán học máy AI: một loại sử dụng hồi quy logistic (LR), cụ thể là kỹ thuật toán tử lựa chọn và co rút tuyệt đối ít nhất (LASSO) và loại còn lại sử dụng rừng ngẫu nhiên (RF).
- Theo NIH, trẻ tự kỷ được điều trị sớm cuối cùng có thể bị loại khỏi phổ tự kỷ, khiến việc xác định sớm trở nên quan trọng.
Tự kỷ là một bệnh về thần kinh và phát triển ảnh hưởng đến hành vi, tương tác xã hội, lời nói, giao tiếp phi ngôn ngữ, khả năng tự điều chỉnh và các mối quan hệ. Nó còn được gọi là rối loạn phổ tự kỷ (ASD). Các triệu chứng ASD xuất hiện trong ba năm đầu đời.
Tầm quan trọng của việc chẩn đoán sớm bệnh tự kỷ
Việc phát hiện và điều trị ASD sớm có thể tạo ra tác động đáng kể sau này trong cuộc sống. Mới đây học được công bố trên tạp chí BMJ Health & Care Informatics cho thấy AI và dữ liệu tuyên bố về sức khỏe trong thế giới thực có thể xác định chứng rối loạn phổ tự kỷ (ASD) ở trẻ dưới 30 tháng tuổi như thế nào.
Các tác giả của nghiên cứu từ Trường Cao đẳng Y khoa Đại học Bang Pennsylvania và Đại học Bang Pennsylvania đã viết: “Mô hình dự đoán của chúng tôi về chẩn đoán ASD có thể dẫn đến tác động đáng kể đến các chiến lược sàng lọc ASD ở trẻ nhỏ”.
Theo nghiên cứu “Tỷ lệ mắc bệnh tự kỷ toàn cầu: Cập nhật đánh giá có hệ thống” năm 2022 do Viện nghiên cứu sức khỏe Canada và Fonds de Recherche du Québec Santé hỗ trợ, cứ 100 trẻ em trên toàn cầu thì có một trẻ được chẩn đoán mắc chứng rối loạn phổ tự kỷ.
Theo Autism Speaks, số trẻ em được chẩn đoán mắc ASD ở Hoa Kỳ đã tăng đáng kể từ 1 trên 150 trẻ vào năm 2000 lên 1 trên 44 trẻ vào năm 2021. Các nhà nghiên cứu cũng viết: “Việc xác định sớm là rất quan trọng đối với trẻ mắc ASD để đảm bảo họ tiếp cận được sự can thiệp kịp thời và tối ưu hóa kết quả lâu dài.”
Theo Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (NIH), việc xác định sớm và quản lý ASD ở hoặc trước tuổi mẫu giáo, trong khi não vẫn đang trưởng thành, có thể có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển và cải thiện kết quả. Theo NIH, trẻ tự kỷ được chăm sóc sớm cuối cùng có thể thoát khỏi phổ tự kỷ.
Quy trình đào tạo trí tuệ nhân tạo
Dữ liệu đến từ các yêu cầu chăm sóc sức khỏe đã được xác định từ Cơ sở dữ liệu về các cuộc gặp gỡ và yêu cầu thương mại của IBM MarketScan của hơn 273 triệu người Mỹ từ năm 2005 đến năm 2016. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một tập hợp con gồm 10.000 bệnh nhân mắc chứng tự kỷ và 10.000 bệnh nhân không mắc chứng tự kỷ để đào tạo AI.
Trí tuệ nhân tạo mới có thể chẩn đoán bệnh nhân bằng giọng nói của họ
Các nhà nghiên cứu đã phát triển hai loại mô hình dự đoán học máy AI: một loại dựa trên hồi quy logistic (LR), đặc biệt là phương pháp toán tử chọn lọc và co rút tuyệt đối ít nhất (LASSO) và loại còn lại dựa trên rừng ngẫu nhiên (RF).
“Trong nghiên cứu của chúng tôi, cả hai mô hình LASSO LR và RF đều cho thấy độ chính xác đầy hứa hẹn trong việc dự đoán chẩn đoán ASD dựa trên dữ liệu yêu cầu y tế của một cá nhân. Các nhà nghiên cứu cho biết thêm, phát hiện mạnh mẽ này ngụ ý rằng có thể tồn tại những mô hình khác biệt về tình trạng sức khỏe và nhu cầu dịch vụ y tế ở trẻ nhỏ mắc ASD, trước khi xuất hiện hầu hết các triệu chứng hành vi ASD đặc trưng.
Trí tuệ nhân tạo là nền tảng của các công nghệ mới nổi
Mô hình rừng ngẫu nhiên vượt qua mô hình LASSO. Các tác giả cho rằng điều này là nhờ khả năng vượt trội của mô hình rừng ngẫu nhiên trong việc đạt được các hiệu ứng tương tác phức tạp giữa các biến dự đoán so với mô hình hồi quy logistic, mô hình xử lý tác động của một số yếu tố một cách bổ sung.
“Nghiên cứu của chúng tôi chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các mô hình học máy và dữ liệu về sức khỏe để xác định trẻ mắc ASD khi còn rất nhỏ.”
