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2 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Neurodéveloppement×Intelligence artificielle×Revue×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales3
Autisme / TSA1TDAH1TND non spécifié1
Fonctions et dimensions cliniques4
Communication non verbale1Coordination1Motricité fine1Motricité globale1
Population et étape de vie1
Période prénatale et périnatale1
Contextes de vie et facteurs environnementaux3
Accessibilité1Environnement numérique1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement5
Intelligence artificielle2Repérage et dépistage2Application ou outil numérique1Évaluation fonctionnelle1Instrument d’évaluation1
Type et statut de la publication3
Revue systématique2Accès ouvert1Publié avec évaluation par les pairs1
Limites méthodologiques repérées3
Généralisation limitée1Limites non déterminées1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Preuve
Revue2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Autisme / TSASource tier 1

Approches d'apprentissage automatique pour identifier les troubles neurodéveloppementaux à partir des données des réseaux sociaux : une revue systématiqueMachine learning approaches to identifying neurodevelopmental disorders using social media data: a systematic review.

Autisme / TSATDAHEnvironnement numériqueRepérage et dépistageIntelligence artificielle
RevueNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette revue systématique examine 19 études utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour analyser les données des réseaux sociaux (Reddit, Twitter, YouTube, Facebook) afin de détecter les troubles neurodéveloppementaux, principalement le trouble du spectre autistique (TSA) et le trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivit...

TND non spécifiéSource tier 1

Revisiter le KANET dans le contexte de la connectomique fœtale : définir les fenêtres gestationnelles optimales pour le dépistage neurodéveloppemental.Revisiting KANET in the context of fetal connectomics: defining optimal gestational windows for neurodevelopmental screening.

TND non spécifiéMotricité globaleMotricité fineCoordinationCommunication non verbale
RevueNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cet article propose le cadre conceptuel KANET-Con (matrice KANET-connectome) reliant les comportements fœtaux observés par échographie 4D à la maturation des réseaux neuronaux. Une revue narrative de 42 études a identifié la fenêtre gestationnelle de 24 à 32 semaines comme optimale pour le dépistage neurocomportemental par le score KANET. Les comportements (...