Recherches sur l’autisme et application de techniques d’apprentissage machine

Grâce à l'apprentissage machine, un robot peut améliorer l'attention d'un enfant autiste à un jeu. Cela peut également servir à prévoir l'autisme chez un enfant, à découvrir des profils comportementaux.


Qu’il s’agisse d’identifier un nouvel antibiotique ou de générer la première image jamais obtenue d’un trou noir, l’apprentissage machine est en train de modifier la manière dont les scientifiques abordent les questions dans de nombreux domaines. Les chercheurs dans celui de l’autisme se montrent également créatifs, en utilisant des méthodes d’apprentissage machine pour améliorer le diagnostic, catégoriser la condition en sous-types, et apporter du soutien aux personnes sur le spectre.

Une des applications les plus répandues de l’apprentissage machine réside dans la formulation de prévisions : où et quand un ouragan frappera, par exemple, ou quel pourrait être le mot qui va suivre dans le message texto d’une personne. Une équipe a appliqué des méthodes similaires pour prédire quels nouveaux-nés pourraient recevoir par la suite un diagnostic d’autisme. (1)

Les chercheurs ont étudié les dossiers médicaux des parents de près de 100 000 enfants nés en Israël de 1997 à 2008. Environ 1 400 de ces enfants ont été diagnostiqués autistes.

Grâce à plusieurs techniques d’apprentissage machine, ils ont analysé l’âge des parents, leur statut socio-économique et leurs traitements médicaux.

Les algorithmes ont prédit avec succès environ un tiers des diagnostics d’autisme chez ces enfants. Les prédictions étaient plus fondées quand les chercheurs avaient combiné les données provenant des deux parents pour chaque enfant, et non celles d’un seul parent. L’équipe a publié les résultats en février dans European Psychiatry.

Les algorithmes prédictifs pourraient aussi être utiles pour identifier les facteurs susceptibles de contribuer à l’autisme. Ainsi, les algorithmes ont trouvé une association entre l’autisme et la consommation par les parents de substances comme la caféine et certains antidépresseurs. La recherche antérieure sur la contribution de ces substances ou médicaments à l’autisme est mitigée.


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