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Après-propos. Diagnostic du TSA : obstacles et perspectives / René PRY in Enfance, 2019-1 (Mars 2019)  

Public ISBD [article]  inEnfance > 2019-1 (Mars 2019) . - p.145-151 Titre : Après-propos. Diagnostic du TSA : obstacles et perspectives Type de document : Texte imprimé et/ou numérique Auteurs : René PRY, Auteur Article en page(s) : p.145-151 Langues : Français (fre) Mots-clés : DSM5  TSA  trouble du neurodévelopement  modèles bayésiens  intelligence artificielle Index. décimale : AUT-D AUT-D - L'Autisme - Dépistage et Diagnostic Résumé : Les changements amenés par la DSM5 dans le diagnostic de TSA ont à la fois complexifié les choses et ouvert des perspectives. C’est notamment le cas, dans le cadre des pratiques de recherche, avec un usage non discerné de la notion de « Spectre du Trouble de l’Autisme ». Par contre, ils mettent l’accent sur les contraintes génétiques et l’apparition des premiers signes avec le concept de « Trouble du Neurodéveloppement ». Par ailleurs ils se prêtent assez bien à l’emploi des modèles bayésiens et de l’intelligence artificielle (apprentissage profond). En ligne : http://dx.doi.org/10.3917/enf2.191.0145 Permalink : https://www.cra-rhone-alpes.org/cid/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=399 [article] Après-propos. Diagnostic du TSA : obstacles et perspectives [Texte imprimé et/ou numérique] / René PRY, Auteur . - p.145-151. Langues : Français (fre) in Enfance > 2019-1 (Mars 2019) . - p.145-151 Mots-clés : DSM5  TSA  trouble du neurodévelopement  modèles bayésiens  intelligence artificielle Index. décimale : AUT-D AUT-D - L'Autisme - Dépistage et Diagnostic Résumé : Les changements amenés par la DSM5 dans le diagnostic de TSA ont à la fois complexifié les choses et ouvert des perspectives. C’est notamment le cas, dans le cadre des pratiques de recherche, avec un usage non discerné de la notion de « Spectre du Trouble de l’Autisme ». Par contre, ils mettent l’accent sur les contraintes génétiques et l’apparition des premiers signes avec le concept de « Trouble du Neurodéveloppement ». Par ailleurs ils se prêtent assez bien à l’emploi des modèles bayésiens et de l’intelligence artificielle (apprentissage profond). En ligne : http://dx.doi.org/10.3917/enf2.191.0145 Permalink : https://www.cra-rhone-alpes.org/cid/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=399