L’intelligence artificielle pourrait-elle être utilisée pour aider à la détection précoce des troubles du spectre autistique ? C’est une question à laquelle les chercheurs de l’Université de l’Arkansas tentent de répondre. Mais ils adoptent une approche inhabituelle.
Han-Seok Seo, professeur agrégé avec une nomination conjointe en science alimentaire et à la Division de l’agriculture du système UA, et Khoa Luu, professeur adjoint en informatique et en génie informatique, identifieront les signaux sensoriels de divers aliments chez les enfants neurotypiques et ceux connu pour être sur le spectre. La technologie d’apprentissage automatique sera ensuite utilisée pour analyser les données biométriques et les réponses comportementales à ces odeurs et goûts afin de détecter les indicateurs de l’autisme.
Il existe un certain nombre de comportements associés aux TSA, notamment des difficultés de communication, d’interaction sociale ou des comportements répétitifs. Les personnes atteintes de TSA sont également connues pour présenter certains comportements alimentaires anormaux, tels que l’évitement de certains – ; sinon beaucoup – ; alimentaires, les besoins spécifiques en matière de repas et l’alimentation non sociale. L’évitement alimentaire est particulièrement préoccupant, car il peut entraîner une mauvaise nutrition, notamment des carences en vitamines et en minéraux. Dans cet esprit, le duo a l’intention d’identifier les signaux sensoriels des aliments qui déclenchent des perceptions ou des comportements atypiques lors de l’ingestion. Par exemple, les odeurs comme la menthe poivrée, les citrons et les clous de girofle sont connues pour évoquer des réactions plus fortes chez les personnes atteintes de TSA que chez les autres, déclenchant éventuellement des niveaux accrus de colère, de surprise ou de dégoût.
Seo est un expert dans les domaines des sciences sensorielles, des neurosciences comportementales, des données biométriques et du comportement alimentaire. Il organise et dirige ce projet, y compris le dépistage et l’identification d’indices sensoriels spécifiques qui peuvent différencier les enfants autistes des enfants non autistes en ce qui concerne la perception et le comportement. Luu est un expert en intelligence artificielle spécialisé dans le traitement du signal biométrique, l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur et la vision par ordinateur. Il développera des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les TSA chez les enfants basés sur des modèles uniques de perception et de comportement en réponse à des échantillons de test spécifiques.
Le duo en est à la deuxième année d’une subvention de 150 000 $ sur trois ans de l’Arkansas Biosciences Institute.
Leur objectif ultime est de créer un algorithme qui présente des performances égales ou supérieures dans la détection précoce de l’autisme chez les enfants par rapport aux méthodes de diagnostic traditionnelles, qui nécessitent des professionnels de la santé et de la psychologie formés pour effectuer des évaluations, des durées d’évaluation plus longues, des questionnaires soumis par les soignants et des examens médicaux supplémentaires. frais. Idéalement, ils pourront valider un mécanisme à moindre coût pour aider au diagnostic de l’autisme. Bien que leur système ne soit probablement pas le dernier mot dans un diagnostic, il pourrait fournir aux parents un outil de dépistage initial, éliminant idéalement les enfants qui ne sont pas candidats au TSA tout en garantissant que les candidats les plus probables poursuivent un processus de dépistage plus complet.
Seo a déclaré qu’il s’était intéressé à la possibilité d’utiliser le traitement multisensoriel pour évaluer les TSA lorsque deux choses se sont produites : il a commencé à travailler avec une étudiante diplômée, Asmita Singh, qui avait de l’expérience dans le travail avec des étudiants autistes, et la naissance de sa fille. Comme beaucoup de parents pour la première fois, Seo a accordé une attention particulière à son nouveau-né, anxieux qu’elle soit en bonne santé. Lorsqu’il a remarqué qu’elle ne voulait pas établir de contact visuel, il a fait ce que font la plupart des parents nerveux : s’est tourné vers Internet pour obtenir une explication. Il a appris que l’évitement du contact visuel était une caractéristique connue des TSA.
Bien que son enfant n’ait pas fini par avoir un TSA, sa curiosité a été piquée, en particulier sur le rôle que jouent les sensibilités à l’odorat et au goût dans le TSA. D’autres conversations avec Singh l’ont amené à croire que d’autres parents anxieux pourraient bénéficier d’un outil de détection précoce – ; peut-être atténuer les préoccupations à peu de frais au départ. Des conversations ultérieures avec Luu ont amené le couple à croire que si l’apprentissage automatique, développé par son étudiant diplômé Xuan-Bac Nguyen, pouvait être utilisé pour identifier les réactions normales à la nourriture, il pourrait également être enseigné à reconnaître les réponses atypiques.
Seo recherche des volontaires âgés de 5 à 14 ans pour participer à l’étude. Les enfants neurotypiques et les enfants déjà diagnostiqués avec un TSA sont nécessaires pour l’étude. Les participants reçoivent une carte-cadeau électronique de 150 $ pour leur participation et sont encouragés à contacter Seo au [email protected]
