کاهش چشمگیر زمان تشخیص اوتیسم با دستگاه مبتنی بر هوش مصنوعی
بر اساس نتایج یک مطالعه جدید، پژوهشگران مؤسسه کارولینسکا در سوئد موفق به توسعه دستگاهی مبتنی بر هوش مصنوعی شدهاند که میتواند زمان تشخیص اختلال طیف اوتیسم (ASD) را بهطور قابلتوجهی کاهش دهد.
به گزارش مدرن مدdigitalhealthnews، این دستگاه با بهرهگیری از مدلهای پیشرفته یادگیری ماشین، دادههای رشدی و رفتاری کودکان را تحلیل کرده و پیشبینیهای تشخیصی سریعتر و قابلاعتمادتری نسبت به روشهای سنتی ارائه میدهد. به گفته محققان، این فناوری میتواند کارایی فرآیند تشخیص را به شکل چشمگیری افزایش دهد.
دستگاه یادشده الگوهای رفتاری و نقاط عطف رشدی کلیدی مرتبط با اوتیسم را بررسی میکند و به پزشکان این امکان را میدهد که ارزیابیها را در زمانی بسیار کوتاهتر از پروتکلهای رایج انجام دهند.
تشخیص زودهنگام اوتیسم نقش حیاتی در آغاز مداخلات بهموقع دارد و این فناوری نوین میتواند دسترسی کودکان و خانوادهها به خدمات حمایتی و درمانی را تسریع کند.
در همین راستا، دکتر «کارن پیرس»، استاد و هممدیر مرکز برتری اوتیسم در دانشگاه کالیفرنیا سندیگو، اظهار داشت: «ابزارهای هوش مصنوعی که دادههای رفتاری دقیق را تحلیل میکنند، این ظرفیت را دارند که فرآیند شناسایی زودهنگام اوتیسم را سادهتر کرده و امکان آغاز سریعتر مداخلات درمانی را فراهم آورند؛ امری که میتواند نتایج بلندمدت بهتری برای کودکان به همراه داشته باشد.»
این دستگاه بهویژه برای مناطقی که با کمبود متخصص یا صفهای طولانی انتظار برای تشخیص مواجه هستند، بسیار امیدبخش ارزیابی شده است. کاهش زمان تشخیص به خانوادهها این فرصت را میدهد که برنامههای درمانی متناسب را زودتر آغاز کنند؛ موضوعی که پژوهشها تأثیر عمیق آن بر پیشرفت رشدی کودکان را تأیید کردهاند.
این دستاورد بخشی از روند روبهرشد ادغام هوش مصنوعی در نظامهای تشخیصی حوزه سلامت است؛ رویکردی که از دادههای غربالگری رفتاری، ردیابی حرکات چشم، تصویربرداری عصبی و شاخصهای رشدی برای افزایش دقت و کاهش زمان ارزیابی استفاده میکند.
مطالعات متعدد نشان دادهاند که روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین میتوانند نرخ شناسایی اوتیسم را در مجموعهدادههای بزرگ بهبود بخشند و زمینهساز راهکارهای مقیاسپذیر در محیطهای بالینی شوند.
کارشناسان ابراز امیدواری کردهاند که ابزارهای تشخیصی مجهز به هوش مصنوعی در آیندهای نزدیک نقش محوریتری در سلامت کودکان ایفا کرده و به بهبود تشخیص زودهنگام و شخصیسازی برنامههای مداخلهای کمک کنند.
