מערכת חדשנית ללמידת מכונה פותחה על ידי צוות באוניברסיטת לואיוויל, שמסוגלת לאבחן אוטיזם אצל תינוקות בגילאי 24 עד 48 חודשים בדיוק של 98.5%. המערכת עושה שימוש בתמונות MRI ייחודיות לשם הצלחת המשימה. הממצאים, בהנהגת פרופסור לנוורולוגיה גרגורי N. ברנס, שגם הוא מנהל המרכז לאוטיזם של ילדי נורטון, נחשפו בכנס השנתי של אגודת הרדיולוגים של צפון אמריקה (RSNA 2023), התקיים בשיקגו בין ה-26 ל-30 בנובמבר.
האלגוריתם החדשני, כפי שציין חבר האוניברסיטה מוחמד כודרי, מאומן לאתר את ההבדלים המאוחראים במבנה המוח בין ילדים עם פיתוח typico וזה שלאוטיזם. על סמך התצפיות הללו, המערכת למידת המכונה מסוגלת לספק אבחנה. התקדמות טכנולוגית חשובה זו מטמיעת תקווה לשיפור אסטרטגיות לאבחון והתערבות מוקדמות במערכת הבריאות לילדים, כדי לשנות את חייהם של משפחות רבות וילדים עם הפרעות בטווח הספקטרום האוטיסטי.
חשיבות האבחון המוקדם של אוטיזם
האבחון המוקדם של אוטיזם חיוני מאוד מאחר שהוא מאפשר להתערב מהר, עלול לשפר משמעותית את התפתחותם הארוכת טווו של ילדים ואיכות חייהם. טיפול בזמן יכול לשפר את מיומנויות התקשורת, להפחית מסימפטומי אוטיזם ולעזור בהתפתחות מיומנויות חברתיות.
שאלות ותשובות
ש: אילו שיטות חלופיות קיימות לאבחון אוטיזם בילדים קטנים?
ת: בכרגע, אבחון אוטיזם תלוי לעיקרו בהערכות ההתנהגות ומסכי התפתחות שמבוצעים על ידי מקצוענים בתחום הרפואה, כגון פדיאטרים, פסיכולוגים וטיפולי דיבור.
ש: האם המערכת למידת המכונה יכולה להחליף את צורך באבחון מקצועי?
ת: למרות הדיוק הגבוה, המערכת למידת המכונה הזו מיועדת להעצים ולא להחליף את ההערכות המסובכות שמבוצעות על ידי ספציאליסטי בתחום הבריאות.
אתגרים ופולמוסים מרכזיים
פרשתו של תמונות MRI במוח של ילדים קטנים יכולה להיות מורכבת, ותהליך פיתוח ואימון האלגוריתם של הלמידה המכונה מחייב מאגרי מידע גדולים המתקשים להשגתם. דאגות לפרטיות ושאלות אתיות בנוגע לקבלת החלטות מכונה בתחום הבריאות הם חלק מהפולמוסים המתמידים.
יתרונות
– רמת דיוק גבוהה (98.5%) עשויה להוביל לאבחון מהיר מאשר בשיטות הנוכחיות
– שיטת לא פולשנית באמצעות תמונות MRI
– עשויה לעודד אסטרטגיות התערבות מוקדמות וטיפול אישי
חסרונות
– תמונות MRI עשויות להיות יקרות ולא תמיד זמינות ברחבי העולם
– מתבקש טכנולוגיה רגישה ולמידת מכונה, שייתקל בקשיים לזמינות בסביבות עם מערכות משאבים נמוכים
– סיכון להקשיים בהסתמכות רבה על טכנולוגיה בלי שיקול רפואי במקרה הקליני.
לקבלת מידע נוסף על פיתוחי הבריאות ומערכות למידת המכונה בהקשר רפואי, תוכל לבקר במקורות חדשות מהטכנולוגיה הכללית והבריאות המהימנים כגון
TechCrunch או
מכון הלאומי לבריאות (NIH).
נוכחי, אין טיפולים או אמצעים ספציפיים להפוך את המצב, אולם שיטות שונות כגון טיפול התנהגותי, טיפול דיבורי וטיפול בעיסוק יכולות לתמוך באנשים עם אוטיזם לשפר את היכולות התפקודיות שלהם. המערכת למידת המכונה המתוארת במאמר עשויה להקל על זיהוי אנשים שיועילו מההתערבות האלו בשלב מוקדם.