Alimlər autizm diaqnozunun əsas göstəricilərini müəyyənləşdirmək üçün böyük dil modelindən (LLM) istifadə ediblər. “Cell Press” jurnalında dərc edilən araşdırmanın nəticələrinə görə, təkrarlanan davranışlar, xüsusi maraqlar və qavrayışa əsaslanan davranışlar autizmin ən güclü diaqnostik göstəriciləri kimi ortaya çıxıb.

Hazırda istifadə olunan DSM-5 diaqnostik təlimatları daha çox sosial qarşılıqlı əlaqə və ünsiyyət bacarıqlarına yönəlsə də, süni intellektin təhlili autizm üçün fərqli əsas meyarların ön plana çıxdığını göstərir. Baş tədqiqatçı Danilo Bzdok qeyd edir ki, məqsədləri süni intellektin həkimləri əvəz etməsi deyil, əksinə, klinisyenlərə daha obyektiv və empirik əsaslı diaqnostik alətlər təqdim etməkdir.

Tədqiqatçılar LLM-i əvvəlcədən 489 milyon unikal cümlə üzərində hazırlayıb, sonra autizm diaqnozlu xəstələrlə bağlı 4 mindən çox klinik hesabat üzərində dəqiqləşdiriblər. LLM diaqnoz üçün ən vacib olan xüsusi ifadələri təyin edərək onların DSM-5 kriteriyaları ilə uyğunluğunu analiz edib.

Nəticələr göstərir ki, indiki diaqnostik yanaşmalar sosial amillərə həddindən artıq fokuslanır və daha spesifik davranış göstəricilərinə lazımi diqqət verilmir. Bununla belə, tədqiqat coğrafi müxtəlifliyin məhdud olması və demoqrafik faktorların nəzərə alınmaması kimi məhdudiyyətlərə malikdir. Alimlər hesab edirlər ki, bu yanaşma təkcə autizm deyil, həm də digər psixi sağlamlıq və neyroinkişaf pozğunluqlarının diaqnostikasını dəqiqləşdirmək üçün faydalı ola bilər.