LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie kombiniert Antworten aus einem Autismus-Fragebogen mit Online-Tests zu Emotionserkennung, Aufmerksamkeit und kognitiver Flexibilität. Das KI-Modell erreicht damit in einem Datensatz von 552 niederländischen Erwachsenen insgesamt 92% Genauigkeit bei der Unterscheidung von autistischen und nicht-autistischen Personen. Allein mit den Computeraufgaben liegt die Trefferquote bei 81,8% und allein mit dem Fragebogen bei bis zu 83,2%. Besonders aussagekräftig sind dabei Reaktionszeiten in Aufgaben zur Wahrnehmung von Emotionen.
Die Diagnose von Autismus im Erwachsenenalter ist häufig ein Geduldsspiel: Wartezeiten auf spezialisierte Abklärungen verzögern den Zugang zu professioneller Unterstützung, während Betroffene eigene Strategien entwickeln können, um Auffälligkeiten im Alltag zu kompensieren oder zu verbergen. Genau an dieser Lücke setzt eine neue Arbeit aus den Niederlanden an, die nicht nur auf Selbstberichte setzt, sondern die Ergebnisse eines standardisierten Autismus-Fragebogens mit Online-Tests koppelt. Im Kern geht es um die Frage, ob ein KI-Modell aus vielen kleinen Leistungsaspekten ein konsistentes Muster ableiten kann, statt eine einzige „Schlüssel-Schwäche“ zu suchen.
Technisch betrachtet vergleichen die Forschenden autistische und nicht-autistische Erwachsene nicht in einer einzelnen Aufgabe, sondern über mehrere kognitive Domänen hinweg: Emotionserkennung in Gesichtern und Stimmen, das Zusammenführen von visuellen und auditiven Informationen, die Kontrolle automatischer Reaktionen sowie Fähigkeiten rund um Aufmerksamkeit, räumliches Erinnern und mentale Flexibilität. Aus den Aufgaben wurden insgesamt 54 Messgrößen extrahiert und anschließend mithilfe von Machine Learning zur Klassifikation eingesetzt. Damit wird die eigentliche Beobachtung aus der psychologischen Forschung aufgegriffen, dass Unterschiede zwischen Gruppen oft klein oder uneinheitlich sind, wenn man nur einzelne Tests isoliert betrachtet.
Für die Auswertung wertete das Team Daten von 552 niederländischen Erwachsenen aus, die zuvor an drei Online-Studien teilgenommen hatten. Die Stichprobe umfasst 332 Frauen bei einem Durchschnittsalter von etwa 38 Jahren; 286 Teilnehmende berichteten über eine formale Autismusdiagnose, 266 dagegen nicht. Da die autistische Gruppe im Mittel älter war und die Verteilung nach Geschlecht abwich, wiederholten die Forschenden die Analyse in einem strenger gematchten Teilset: Dort wurden 250 Teilnehmende nach Alter und Geschlecht eng aufeinander abgestimmt, um zu prüfen, ob sich die Diagnose allein aus dem Aufgabenprofil vorhersagen lässt.
Die Ergebnisse zeigen eine klare Abstufung der Informationsquellen. Mit den Online-Aufgaben allein erzielte das Modell im gesamten Datensatz 81,8% Genauigkeit. Im enger gematchten Teilset sank die Genauigkeit auf 74%, was darauf hindeutet, dass demografische Unterschiede einen Teil der vorherigen Trefferquote erklären. Der 28-Item-Fragebogen allein erreichte im gleichen gematchten Set eine maximale Genauigkeit von 83,2%. Erst die Kombination aus Fragebogenwerten und Aufgabenleistung führte zum stärksten Signal: Sie brachte die Klassifikation auf 92% Genauigkeit, erkannte 88% der autistischen Teilnehmenden korrekt und 96% der nicht-autistischen Gruppe.
Auch inhaltlich liefert die Studie eine wichtige Einordnung dafür, warum der Computeransatz mehr als nur „zusätzliche Daten“ liefert. Besonders hilfreich waren Reaktionszeiten in Aufgaben zur Emotionserkennung; daneben trugen Kennwerte zur Reaktionskontrolle, zum Kurzzeitgedächtnis und zur mentalen Flexibilität erheblich zur Modellgüte bei. Auffällig ist außerdem ein Muster, das in der Einzelbetrachtung leicht übersehen wird: Viele einzelne Messwerte zeigten bei separater Analyse keine statistisch klaren Unterschiede, aber die Gesamtkombination mehrerer Dimensionen erzeugte ein Vorhersageprofil, das offenbar über zufällige Schwankungen hinausgeht. Für die Praxis ist diese Logik relevant, weil sie eher „Profilbildung“ unterstützt als die Erwartung, dass ein einzelner Testwert „den Fall“ entscheidet.
Trotz der vielversprechenden Genauigkeit nennt die Studie Limitationen, die für eine reale klinische Nutzung entscheidend sind. In der Stichprobe hatten autistische Teilnehmende im Schnitt ein höheres Intelligenzniveau und niedrigere Unterstützungsbedarfe als die breitere Autismuspopulation. Zudem wurden diagnostizierte autistische Erwachsene mit Personen aus der Allgemeinbevölkerung verglichen; ein direkter Test gegen die Art von Patientinnen und Patienten, die Ärztinnen und Ärzte in einer Erstabklärung mit möglichen komorbiden Bedingungen prüfen, steht noch aus. Damit ist derzeit nicht belegt, wie gut das Modell in einer typischen klinischen Pipeline generalisiert, in der mehrere Erkrankungen und Belastungsprofile gleichzeitig im Raum stehen.
Die Arbeit ist in Translational Psychiatry veröffentlicht und trägt den Titel „Finding the forest in the trees: Using machine learning and online cognitive and perceptual measures to predict adult autism diagnosis“. Für die Weiterentwicklung dürfte die Richtung klar sein: Wenn Online-Tests helfen sollen, dann müssen sie robust gegenüber demografischen Faktoren, gegenüber unterschiedlichen Unterstützungsniveaus und gegenüber klinisch vorselektierten Vergleichsgruppen werden. Genau hier liegt der nächste Schritt für Entwickler und Gesundheitsanbieter: Aus einem forschungsnahen Datensatz ein Tool zu machen, das in der frühen Diagnostik belastbar bleibt, ohne die Vielfalt erwachsener Autismusprofile zu verkürzen.
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