למצוא את היער בין העצים: שימוש בלמידת מכונה ומדידות קוגניטיביות ותחושתיות מקוונות לחיזוי אבחנת אוטיזם במבוגרים

מדוע קשה כל כך לזהות אוטיזם במבוגרים

רבים מהמבוגרים האוטיסטים ממתינים שנים, לפעמים עשורים, עד לקבלת אבחנה, חלקית משום שכלי הזיהוי הקיימים למתבגרים ולמבוגרים הם גרוטאות חסרות דיוק. שאלונים קצרים וראיונות עלולים לפספס אנשים שלמדו "להשתלב" חברתית, והם פגיעים להטיות והשערות. המחקר הזה שואל האם גישה שונה — מבחנים אובייקטיביים מקוונים של חשיבה ותפיסה בשילוב עם למידת מכונה מודרנית — יכולה לסמן טוב יותר מי ככל הנראה אוטיסט ובצורה שניתן להעניקה בקנה מידה רחב דרך האינטרנט.

ממבחנים פשוטים לטביעות דיגיטליות עשירות

הסקר המסורתי לזיהוי אוטיזם במבוגרים נשען במידה רבה על טפסים של דיווח עצמי ששואלים על הרגלים, העדפות וחוויות חברתיות. אלה יכולים להיות שימושיים, אך הם גם תלויים במודעות העצמית של האדם ובהנחות תרבותיות. המחברים של מאמר זה בחרו נתיב אחר. הם השתמשו מחדש בנתונים מניסויים מקוונים קודמים שבהם מאות מבוגרים הולנדים, אוטיסטים ולא אוטיסטים, השלימו סדרת משימות ממוחשבות. המשימות הללו נגעו בשלושה תחומים שבדרך כלל שונים באוטיזם: איך אנשים משלבים ראייה ושמע, איך הם מזהים רגשות מפנים וקולות, ואיך הם מתכננים, מחליפים ועוכבים פעולות — חבילה שמוכרת בשם תפקוד ביצועי.

מדידת הדרך שבה אנשים רואים, מרגישים וחושבים

במהלך המחקרים צפו וניגנו המשתתפים קטעים קצרים, זיהו רגשות מתוך תמונות פנים או מטון דיבור, וביצעו משחקי זמן תגובה קלאסיים שדורשים תגובות מהירות או עיכוב מכוון. במקום להתרכז רק בשאלה אם התשובות נכונות או שגויות, החוקרים חילצו 54 מדדים מפורטים שמתארים כיצד כל אדם התמודד עם המשימות. אלה כללו מהירות תגובה, כיצד הדיוק השתנה עם הזמן, אילו סוגי טעויות נעשו וכמה עקבי היה הביצוע בין ניסויים. גיל ומגדר נכללו אף הם כדי לקחת בחשבון באופן הוגן את השפעתם הידועה על יכולות אלה.

לתת ללמידת מכונה למצוא את הדפוסים

כדי להבין את הנתונים הרב־ממדיים הללו, הצוות השתמש בשיטת למידת מכונה פופולרית בשם רנדום פורסט, שבונה עצי החלטה רבים ומשלבת את קולותיהם. הם אימנו את המודל להבחין בין מבוגרים אוטיסטים ללא אוטיסטים ואז בדקו עד כמה הוא מסוגל לסווג אנשים חדשים שלא ראה קודם. גם כאשר הקבוצות הותאמו בקפדנות לפי גיל ומגדר — מה שמקשה על המשימה — המודל, שהסתמך רק על מדדי ביצוע, זיהה נכון אוטיזם בכ־שלושה מתוך ארבעה מקרים. כאשר החוקרים הוסיפו מרכיב נוסף — הציון הכולל משאלון אוטיזם נפוץ — הדיוק של המודל המשולב קפץ לכ־92 אחוז, עם מעט מועט של פספוסים בקרב אוטיסטים ומעט אזעקות שווא.

רמזים נסתרחים בצורה בה מבצעים משימות

באופן מעניין, הצלחת המודל לא התבססה רק על הבדלים קבוצתיים ברורים. זמני תגובה, במיוחד במשימות זיהוי רגשות, היו תורמים חזקים, מה שמחזק ממצאים קודמים שמראים שמבוגרים אוטיסטים לעתים קרובות מזהים רגשות במדויק אך לאט יותר. אך האלגוריתם גם גילה ערך במדדים שבממוצע לא נראו שונים באופן מובהק בין הקבוצות בשיטות הניתוח הרגילות. אלה כללו סוגים מסוימים של טעויות במשימות של עיכוב וזיכרון עבודה ותנודות עדינות בביצועים לאורך זמן. במילים אחרות, הבדלים הקשורים לאוטיזם עלו מתוך מזג של תכונות הפועלות יחדיו ולא מתוך חיסרון דרמטי יחיד — מה שמדגיש שה"ניגון" ההתנהגותי חשוב יותר מכל "תו" בודד.

לקראת תמיכה מהירה והוגנת יותר למבוגרים

המסר המרכזי לקורא כללי הוא שמשימות מקוונות קצרות ואובייקטיביות — המשולבות בתבונה עם שאלונים קיימים — יכולות לספק תמונה חדה הרבה יותר של מי עשוי להיות אוטיסט מאשר שאלונים בלבד. המחקר מראה שלמידת מכונה יכולה לחשוף דפוסים אמינים בדרך שבה מבוגרים רואים, מרגישים וחושבים, גם כאשר הסטטיסטיקה המסורתית מזהה רק הבדלים קטנים. כלים כאלה לא יכולים ולא צריכים להחליף הערכה קלינית מלאה, אך הם עשויים לסייע בעדיפות למבוגרים להערכות בזמן, להקטין את התלות בדיווח עצמי מוטה ולהציע לרופאים פרופיל עשיר של חוזקות וקשיים קוגניטיביים. עם שיפור ובחינה נוספים בקבוצות מגוונות יותר, סוג זה של סקר מקוון נגיש עלול להפוך לעזר חשוב בקיצור רשימות ההמתנה ובהבאת תמיכה מתאימה למבוגרים אוטיסטים מוקדם יותר.

ציטוט: Van der Burg, E., Jertberg, R.M., Geurts, H.M. et al. Finding the forest in the trees: Using machine learning and online cognitive and perceptual measures to predict adult autism diagnosis. Transl Psychiatry 16, 129 (2026). https://doi.org/10.1038/s41398-026-03823-y

מילות מפתח: אבחנת אוטיזם במבוגרים, למידת מכונה, בדיקות קוגניטיביות מקוונות, זיהוי רגשות, תפקוד ביצועי