Zaburzenia ze spektrum autyzmu

W celu stworzenia modelu przepowiadania autyzmu badanie integruje metody inteligencji maszynowej Random Forest-CART (drzewa klasyfikacyjne i regresyjne) oraz Random Forest-ID3 (Iterative Dichotomiser 3).Model ten jest zaangażowany w analizę dokumentacji rekomendacji i tworzenie wskaźników dotyczących tego czy ktoś ma ASD.Na podstawie wyników oceny sugerowany model predykcyjny działał lepiej niż oczekiwano dla zbioru danych AQ-10 i rzeczywistego zbioru danych pod względem wskaźników wydajności. Sugeruje to że model jest skuteczny w przewidywaniu ASD i może zaoferować wnikliwe informacje dotyczące diagnozy autyzmu.Dodatkowo ustalono przedłożony model predykcji wniosek o podróżowanie został złożony w związku z badaniami. Model został zastosowany w aplikacji na smartfony aby zapewnić użytkownikom prognozy ASD. Dzięki temu korzystanie z modelu predykcyjnego jest wygodne i szybkie co może być pomocne dla osób poszukujących wczesnego wykrywania i leczenia ASD.