Un innovativo test che potrebbe semplificare la diagnosi di autismo nei bambini

Per i bambini che soffrono di autismo, ricevere una diagnosi precoce può fare un’enorme differenza nel miglioramento della vita.

Tuttavia, nonostante sia una delle disabilità dello sviluppo più comuni, non è così facile da identificare.

Infatti, non essendo stata riconosciuta una singola causa genetica, non esistono specifici studi o test in laboratorio.

I professionisti osservano il comportamento del bambino e conducono interviste strutturate assai estese, complicate e assolutamente non infallibili con i caregiver del bambino.

In quanto tale, questo sistema è difficile da amministrare e può produrre false diagnosi o confondere l’autismo con altre condizioni di comorbidità, come il disturbo da deficit di attenzione e iperattività (ADHD).

Nel cercare di discernere e stratificare una condizione complessa come il disturbo dello spettro autistico, sapere quali domande porre e in quale ordine diventa difficile.

Di conseguenza, molti bambini non riescono a ricevere le cure di cui hanno bisogno in un momento critico.

Il test intelligente che scova l’autismo

A tal proposito, un team interdisciplinare guidato da ricercatori di informatica della University of Southern California, in collaborazione con esperti clinici e ricercatori sull’autismo, intende migliorare questo aspetto creando un sistema più veloce, più affidabile e più accessibile per lo screening dei bambini per l’autismo.

Il metodo basato sull’Intelligenza Artificiale assume la forma di un test adattivo al computer, alimentato dall’apprendimento automatico.

I professionisti ricevono così indizi in tempo reale su quali domande porre in base alle precedenti risposte dei caregiver.

Nello studio, il team di ricerca ha esaminato specificamente la differenziazione tra autismo e ADHD nei bambini in età scolare.

L’autismo e l’ADHD sono entrambi disturbi dello sviluppo neurologico, che vengono spesso diagnosticati erroneamente l’uno per l’altro.

Infatti, i comportamenti esibiti da un bambino a causa dell’ADHD, come l’impulsività o l’imbarazzo sociale, potrebbero essere scambiati per autismo e viceversa.

Pertanto, i bambini possono essere contrassegnati come a rischio per condizioni che potrebbero non avere, ritardando potenzialmente la corretta valutazione, diagnosi e intervento. 

Ad esempio, se il bambino è in grado di sostenere una conversazione, si può presumere che abbia capacità di comunicazione verbale

I ricercatori hanno poi impiegato il Q-learning, uno dei più conosciuti algoritmi di apprendimento per rinforzo.

Tale metodo, basato sulla ricompensa dei comportamenti desiderati e sulla punizione di quelli indesiderati, suggerisce quali elementi seguire per differenziare i disturbi e fare una diagnosi accurata.

In particolare, questo metodo funge da diagramma di flusso intelligente, adattandosi in base alle risposte precedenti dell’intervistato e consigliando quale elemento chiedere dopo man mano che diventano disponibili più dati sul bambino

Un’importante risorsa per il futuro

Il test non ha sicuramente lo scopo di sostituire la diagnosi di un medico qualificato.

Piuttosto lo si vuole aiutare a formulare la diagnosi in modo più rapido e accurato.

Potrebbe anche aiutare i medici a selezionare i pazienti in modo più efficiente e raggiungere più persone agendo come un’app di screening.

Sebbene ci sia ancora del lavoro da fare prima che questa tecnologia sia pronta per l’uso clinico, essa rappresenta una promettente soluzione nel campo delle interfacce adattive per la diagnosi dei disturbi della comunicazione sociale, e forse anche di più.

Infatti, un tale approccio è davvero significativo a causa della sua applicabilità.

E questo non vale solo per l’autismo, ma anche per numerose condizioni di salute mentale e comportamentale nel corso della vita e a livello globale.

Tra queste: disturbo d’ansia, depressione, dipendenza e demenza, tutte basate su procedure simili per comprenderle e trattarle.

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