Algorisme d’IA analitza les respostes dels nens als aliments per detector signes d’autisme

Científics de la Universitat d’Arkansas estan utilitzant reaccions als gustos i les olors per desenvolupar un algorisme d’aprenentatge automàtic per detectar l’autisme en nens. El model podria reduir els costos mèdics.

Com a part d’un estudi, els investigadors identificaran indicis sensorials d’una varietat d’aliments de nens amb espectre autista i nens neurotípics.

La manera com es comporten els nens amb determinats aliments, juntament amb les dades biomètriques, s’utilitzarà per marcar els primers signes dels nens amb trastorn de l’espectre autista (TEA).

Els pacients amb TEA sovint presenten hàbits alimentaris inusuals, juntament amb problemes de comunicació, comportament repetitiu o dificultat en els entorns socials. Alguns signes com l’alimentació no social i l’adhesió a rutines específiques de menjar sovint s’associen amb persones amb TEA. Les reaccions fortes a olors particulars de llimones, claus i menta poden provocar ràbia, fàstic o sorpresa. Els hàbits alimentaris anormals poden provocar deficiències nutricionals en vitamines i minerals, provocant altres problemes de salut.

Els científics estudiaran els patrons de comportament i percepció en resposta a mostres de prova específiques.

Algorisme d’aprenentatge automàtic per detectar l’autisme

L’objectiu del projecte és desenvolupar un algorisme basat en IA que es pugui utilitzar com a eina de diagnòstic precisa per als primers signes de trastorn de detecció de l’autisme en nens. Esperen que la seva plataforma de cribratge sigui tan bona o millor que les eines de diagnòstic tradicionals utilitzades pels professionals psicològics i sanitaris. Normalment, les avaluacions, els qüestionaris i les avaluacions més llargues comporten costos mèdics més elevats.

L’objectiu es va interessar pel vincle entre els senyals sensorials i l’autisme quan va néixer la seva filla i va començar a col·laborar amb un estudiant de postgrau que treballava amb nens amb TEA. Mentre observava el seu nounat, es va adonar que ella no feia contacte visual, un altre signe de TEA. Durant la seva investigació sobre l’autisme, es va interessar en com els desencadenants multisensorials podrien mostrar una correlació amb l’autisme.

L’estudiant graduat de Luu, Xuan Bac Nguyen, ja havia desenvolupat un algorisme d’aprenentatge automàtic per analitzar les reaccions típiques als aliments. Els investigadors creien que el mateix model es podria utilitzar per a respostes anormals als aliments.

Llegit a:

AI Business