Une application d’IA sur tablette mesure plusieurs indicateurs comportementaux pour dépister l’autisme

Des chercheurs de l’Université Duke ont démontré une application pilotée par l’IA qui peut fonctionner sur une tablette pour dépister avec précision l’autisme chez les enfants en mesurant et en pesant divers indicateurs comportementaux distincts.

Baptisée SenseToKnow, l’application délivre des scores qui évaluent la qualité des données analysées, la confiance de ses résultats et la probabilité que l’enfant testé soit sur le spectre autistique. Les résultats sont entièrement interprétables, ce qui signifie qu’ils précisent exactement lequel des indicateurs comportementaux a conduit à ses conclusions et pourquoi.

Cette capacité donne aux prestataires de soins de santé des informations détaillées sur ce qu’il faut rechercher et prendre en compte chez les enfants référés pour des évaluations et une intervention complètes.

La facilité d’utilisation de SenseToKnow et l’absence de limitations matérielles, combinées à sa précision démontrée en fonction du sexe, de l’origine ethnique et de la race, pourraient aider à éliminer les disparités connues en matière de diagnostic et d’intervention précoces en matière d’autisme en permettant le dépistage de l’autisme dans n’importe quel contexte, même au domicile de l’enfant. . Les résultats paraissent dans le journal Médecine naturelle.

“L’autisme est caractérisé par de nombreux comportements différents, et tous les enfants du spectre ne les présentent pas tous de la même manière, voire pas du tout”, a déclaré Geraldine Dawson, directrice du Duke Center for Autism and Brain Development, co-auteure principale de l’étude. l’étude. “Cet outil de dépistage capture un large éventail de comportements qui reflètent plus précisément la complexité et la variabilité de l’autisme.”

Des recherches récentes ont montré des résultats prometteurs en suivant les mouvements oculaires des enfants en réponse à des films spécialement conçus qui peuvent aider à diagnostiquer l’autisme en milieu clinique. SenseToKnow, disent les chercheurs, détecte un plus large éventail de comportements tels que l’expression du visage, les modèles de regard, les mouvements de la tête et la fréquence des clignements. Il intègre également un jeu de bulles à l’écran pour évaluer les mouvements et les compétences motrices, car les retards dans les capacités motrices sont l’un des premiers signes de l’autisme.

L’application utilise presque tous les capteurs de l’arsenal de la tablette pour mesurer et caractériser la réponse de l’enfant sans avoir besoin d’aucun type d’étalonnage ou d’équipement spécial. Il utilise ensuite l’IA pour analyser les réponses de l’enfant afin de prédire la probabilité qu’il reçoive un diagnostic d’autisme.

“L’IA que nous avons construite compare les biomarqueurs de chaque enfant à leur degré d’autisme au niveau de la population”, a déclaré Sam Perochon, titulaire d’un doctorat. étudiant travaillant dans le laboratoire de Guillermo Sapiro, professeur émérite James B. Duke de génie électrique et informatique et co-auteur principal de l’étude. “Cela permet à l’outil de capturer les comportements que d’autres tests de dépistage pourraient manquer et également de signaler quels biomarqueurs étaient les plus intéressants et les plus prédictifs pour cet enfant en particulier.”

L’outil d’IA est capable de fournir des scores à la fois pour la qualité des données que l’application a pu capturer ainsi que pour son niveau de confiance dans sa propre analyse, deux caractéristiques qui, selon les chercheurs, constituent une nouveauté.

“C’est un aspect important à connaître pour un prestataire de soins de santé, tout comme il aurait besoin de savoir si un test sanguin ne contenait pas un échantillon suffisamment important pour produire des résultats fiables”, a déclaré Matias Di Martino, professeur adjoint de recherche en électricité et informatique. ingénierie chez Duke, qui a codirigé l’analyse de l’étude avec Sapiro et Perochon.

Dans l’étude, SenseToKnow a été administré à 475 enfants lors d’une visite pédiatrique, dont 49 ont ensuite reçu un diagnostic d’autisme et 98 de retard de développement sans autisme. L’application a montré une sensibilité de 87,8 % pour détecter l’autisme, ce qui signifie qu’elle a correctement identifié la plupart des enfants atteints de cette maladie. Sa spécificité – le pourcentage d’enfants non autistes testés négatifs – était de 80,8 %.

Dans l’ensemble, les participants testés positifs à l’autisme à l’aide de l’application avaient une probabilité de 40,6 % de recevoir ultérieurement un diagnostic de cette maladie. En comparaison, seulement environ 15 % des enfants dont le test est positif à l’aide du questionnaire parental standard reçoivent ultérieurement un diagnostic d’autisme. La combinaison de l’application avec le questionnaire standard a augmenté la probabilité qu’un dépistage positif aboutisse à un diagnostic ultérieur à 63,4 %, ce qui signifie que moins d’enfants passent entre les mailles du filet.

L’American Academy of Pediatrics recommande que chaque enfant subisse un dépistage de l’autisme à 18 et 24 mois. Cependant, des inquiétudes ont été soulevées quant au fait que les méthodes de dépistage actuelles, qui reposent uniquement sur le signalement des parents, permettent de détecter les enfants disparus. Les filles et les enfants de couleur, en particulier, manquent souvent.

La capacité de SenseToKnow à détecter l’autisme était similaire chez les enfants de différents sexes, races et ethnies. Bien que les chercheurs n’envisagent pas que l’outil de dépistage numérique remplace les rapports des parents, ils estiment qu’il est important d’augmenter le questionnaire subjectif avec des outils objectifs pour aider à combler l’écart.

“Tout comme lorsqu’un patient consulte son médecin, celui-ci l’écoute décrire ce qu’il ressent, mais il utilise également des thermomètres et d’autres tests objectifs pour fournir des informations supplémentaires afin de guider les prochaines étapes et les références pour une évaluation plus approfondie”, a déclaré Dawson. “De tels tests objectifs manquaient pour l’autisme.”

Les chercheurs mènent actuellement une étude dans laquelle les parents fournissent l’application à la maison. Ils espèrent que l’application sera également utile pour mesurer les progrès d’un enfant dans le cadre d’un programme d’intervention précoce ainsi que pour étudier l’efficacité de tels programmes.

“Il existe un large éventail d’expertises parmi les prestataires de soins de santé pour connaître et être capables de reconnaître tous les signes potentiels d’un enfant atteint du spectre autistique”, a déclaré Dawson. “Cette application pourrait aider les cliniciens à se concentrer sur les domaines dans lesquels l’enfant a besoin d’aide, ainsi qu’à identifier les points forts.”