Un innovador modelo de aprendizaje automático puede prever el autismo en niños pequeños usando información relativamente limitada, según un nuevo estudio del Instituto Karolinska en Suecia, publicado en 'JAMA Network Open'. Este modelo tiene el potencial de mejorar la detección temprana del autismo, lo cual es crucial para proporcionar el apoyo adecuado.
Kristiina Tammimies, una de las autoras del estudio, menciona que el modelo, que alcanza una precisión cercana al 80% en niños menores de dos años, podría ser una herramienta valiosa en el ámbito médico.
El equipo de investigación empleó una extensa base de datos estadounidense (SPARK) que incluye información sobre aproximadamente 30.000 personas, tanto con como sin trastornos del espectro autista.
Al analizar 28 parámetros diferentes, crearon cuatro modelos distintos de aprendizaje automático para detectar patrones en los datos. Estos parámetros se basan en información que puede obtenerse sin necesidad de evaluaciones exhaustivas ni pruebas médicas antes de los 24 meses. El modelo que mostró el mejor desempeño se llama «AutMedAI».