Algoritmii de învățare automată s-au dovedit a fi instrumente valoroase în prezicerea și identificarea abilităților cognitive și a problemelor de dezvoltare la sugari. Studiile recente au demonstrat potențialul imens al acestor algoritmi în evaluarea întârzierii cognitive, prezicerea întârzierii de dezvoltare psihomotorie și diagnosticarea afecțiunilor precum ADHD. Aceste progrese în tehnologie au potențialul de a revoluționa practica clinică și de a îmbunătăți în mod global calitatea vieții copiilor.
Un studiu efectuat pe sugari a avut ca scop dezvoltarea unui algoritm predictiv utilizând date de cohortă bazate pe populație pentru a identifica sugari cu risc de abilitate cognitivă scăzută la vârsta școlară. Modelele de învățare automată, inclusiv pădurea aleatoare, regresia logistică și mașina vectorială de suport, au fost utilizate pentru a prezice abilitatea cognitivă scăzută și testate folosind o setare independentă de testare. Studiul a constatat că factori variabili precum detaliile privind sarcina și nașterea, caracteristicile materne și ale sugarului, circumstanțele socioeconomice și mediul timpuriu al sugarului au avut un rol crucial în prezicerea abilităților cognitive.
De asemenea, algoritmii de învățare automată au avut succes și în prezicerea întârzierii de dezvoltare psihomotorie la sugari. Prin analiza determinantilor medicali și sociali, cum ar fi greutatea la naștere, vârsta gestațională la naștere, IMC-ul pre-greutate, venitul familiei și vârsta părinților, algoritmii de învățare automată au obținut o sensibilitate și specificitate ridicate în prezicerea întârzierii de dezvoltare.
În plus față de întârzierea cognitivă, algoritmii de învățare automată au fost utilizați și în diagnosticul ADHD. Prin utilizarea algoritmului Vecinii cei mai apropiați (KNN), cercetătorii au reușit să clasifice în mod precis pacienții cu ADHD. Un alt studiu a utilizat date de înregistrare a creierului EEG și un algoritm de clasificare învățare automată pentru a prezice ADHD cu o acuratețe remarcabilă de 97%.
Aceste constatări evidențiază un viitor promițător pentru învățarea automată în neonatologie și în dezvoltarea timpurie a copiilor. Pe măsură ce tehnologia avansează și mai multe date devin disponibile, algoritmii predictivi ar putea deveni instrumente obișnuite în evaluarea dezvoltării cognitive la sugari. De asemenea, aceștia ar putea ajuta în detectarea condițiilor precum ADHD și ar juca un rol critic în dezvoltarea intervențiilor personalizate pentru copiii din cartierele cu venituri scăzute și medii.
În concluzie, utilizarea algoritmilor de învățare automată în detectarea timpurie a problemelor de dezvoltare cognitivă a arătat un potențial mare. Acești algoritmi pot oferi informații valoroase și pot ajuta la implementarea intervențiilor pentru îmbunătățirea neurodezvoltării și a calității vieții copiilor. Pe măsură ce cercetătorii continuă să exploreze aplicațiile învățării automate în domeniul neonatologiei, viitorul arată promițător pentru detectarea și intervenția timpurie.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it