Bakgrund: Maskininlärning (ML) ger nya möjligheter för mänskligt beteende forskning och klinisk översättning, men dess tillämpning kan ha noterat fallgropar. I detta arbete använder vi snabbt ML för att härleda autismspektrumstörning (ASD) instrumentalgoritmer i ett försök att förbättra på allmänt använda ASD screening och diagnostiska verktyg. Metoder: Uppgifterna bestod av Autism Diagnostic Interview-Revided (ADI-R) och Social Responsiveness Scale (SRS) poäng för 1 264 verbala individer med ASD och 462 verbala individer med icke-ASD utvecklings- eller psykiatriska störningar, delas vid 10 års ålder. Algoritmer skapades via en robust ML-klassificerare, stöd vektormaskin, samtidigt som man inriktade sig på bästa skattning av klinisk diagnos av ASD jämfört med icke-ASD. Parameterinställningarna justerades i flera nivåer av korsvalidering. Resultat: De skapade algoritmerna var mer effektiva (högre prestanda) än de nuvarande algoritmerna, var tonfiskbara (känslighet och specificitet kan varieras viktas), och var mer effektiva (uppnå nära topp prestanda med fem eller färre koder). Resultat från ML-baserad fusion av ADI-R och SRS rapporteras. Vi presenterar en screening algoritm för under (ovan) ålder 10 som nådde 89,2% (86,7%) känslighet och 59,0% (53,4%) specificitet med endast fem beteendekoder. Slutsatser: ML är användbart för att skapa robusta, anpassningsbara instrumentalgoritmer. I en unik datauppsättning bestående av kontroller med andra svårigheter belyser våra resultat begränsningarna i nuvarande vårdrapporter och pekar på möjliga vägar för att förbättra screening- och diagnostiska verktyg för ASD.
Använda data från Autism Diagnostic Intervju-Reviderad och Social Responsiveness Scale, Bone et al. REF tillämpade en maskininlärning klassificerare för en stor grupp verbala individer med ASC och de med icke-ASC störningar.
Use of machine learning to improve autism screening and diagnostic instruments: effectiveness, efficiency, and multi‐instrument fusion
{'venue': 'Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines', 'journal': 'Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}