KI-Modell findet bessere Kriterien für die Autismusdiagnose
Montréal – Autismus wird in der Regel durch klinische Beobachtung und diagnostische Beurteilung festgestellt. Soziale Defizite, speziell im Bereich Kommunikation, spielen dabei eine große Rolle. Eine neue Studie (Cell 2025; DOI: 10.1016/j.cell.2025.02.025) zeigt, dass repetitive Verhaltensweisen, spezielle Interessen und sensorische Besonderheiten am stärksten mit der Diagnose Autismus korrelieren.
Diese Ergebnisse wurden mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI), genau gesagt einem großen Sprachmodell (LLM), erzielt. Sie verlagern den Fokus von den sozialen Faktoren, die aktuell vom DSM-5 in den Mittelpunkt gestellt werden, auf andere, diagnostisch offenbar relevantere Kriterien.
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