কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম অটিজম সনাক্ত করে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম অটিজম সনাক্ত করে

গবেষকরা 100% নির্ভুলতার সাথে অটিজম নির্ণয়ের জন্য একটি গভীর শিক্ষার এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে শিশুদের রেটিনার ছবি তুলেছেন এবং স্ক্যান করেছেন।

JAMA নেটওয়ার্ক ওপেন জার্নালের উদ্ধৃতি দিয়ে নিউ এটলাস ওয়েবসাইট দ্বারা প্রকাশিত যা অনুসারে ফলাফলগুলি প্রাথমিক নির্ণয়ের জন্য একটি উদ্দেশ্যমূলক স্ক্রীনিং সরঞ্জাম হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারকে সমর্থন করে, বিশেষত যখন একজন বিশেষ শিশু মনোরোগ বিশেষজ্ঞের অ্যাক্সেস সীমিত হয়।

রেটিনা এবং অপটিক স্নায়ু চোখের পিছনের অপটিক ডিস্কের সাথেও সংযুক্ত থাকে, যা কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্রের একটি সম্প্রসারণ এবং এইভাবে মস্তিষ্কের জানালা হিসেবে কাজ করে।

অতএব, শরীরের এই অংশে সহজে এবং অ-আক্রমণাত্মকভাবে প্রবেশ করার ক্ষমতা মস্তিষ্ক-সম্পর্কিত গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

অতি সম্প্রতি, ব্রিটিশ গবেষকরা রেটিনায় একটি চোখ-নিরাপদ লেজার চকচকে করে দ্রুত আঘাতের রোগ নির্ণয়ের জন্য একটি অ-সার্জিক্যাল উপায় তৈরি করেছেন।

কিন্তু এখন, দক্ষিণ কোরিয়ার ইয়নসেই ইউনিভার্সিটি কলেজ অফ মেডিসিনের গবেষকরা একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম দ্বারা স্ক্যান করা রেটিনাল চিত্রগুলি ব্যবহার করে শিশুদের অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার (ASD) এবং লক্ষণের তীব্রতা নির্ণয়ের একটি উপায় তৈরি করেছেন।

ডায়গনিস্টিক পর্যবেক্ষণ টেবিল

গবেষকরা 958 এবং 7 বছর বয়সী 8 জন অংশগ্রহণকারীর দিকে তাকান এবং তাদের রেটিনা ছবি তোলেন, যার ফলে মোট 1890টি ছবি পাওয়া যায়।

অংশগ্রহণকারীদের অর্ধেক অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডারে ধরা পড়েছিল এবং অর্ধেক ছিল বয়স- এবং লিঙ্গের সাথে মিলিত নিয়ন্ত্রণ।

অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার লক্ষণগুলির তীব্রতাও অটিজম ডায়াগনস্টিক অবজারভেশন শিডিউল - দ্বিতীয় সংস্করণ ADOS-2 এবং ক্যালিব্রেটেড সেভিরিটি স্কোর এবং সামাজিক প্রতিক্রিয়া স্কেল - দ্বিতীয় সংস্করণ SRS-2 ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়েছিল।

100% সঠিক

একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, একটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম, 85% রেটিনাল ইমেজ এবং উপসর্গের তীব্রতা পরীক্ষার স্কোর ব্যবহার করে ASD এবং ASD উপসর্গের তীব্রতার জন্য স্ক্রীনিংয়ের জন্য মডেল তৈরি করতে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। বাকি 15% ছবি পরীক্ষার জন্য রাখা হয়েছিল।

অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার স্ক্রীনিংয়ের জন্য বর্তমান গবেষণায় চিত্রের পরীক্ষা সেটে AI ভবিষ্যদ্বাণীগুলি 100% সঠিক ছিল।

গবেষকরা আরও বলেছেন: "আমাদের মডেলগুলি রেটিনাল চিত্রগুলি ব্যবহার করে ASD এবং ASD (সাধারণ বিকাশ সহ শিশুদের) মধ্যে পার্থক্য করার ক্ষেত্রে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ কর্মক্ষমতা রয়েছে, যার অর্থ হল ASD-তে রেটিনাল পরিবর্তনগুলি বায়োমার্কার হিসাবে সম্ভাব্য মান থাকতে পারে," উল্লেখ করে যে "রেটিনাল চিত্রগুলি অতিরিক্ত সরবরাহ করতে পারে। উপসর্গের তীব্রতা সম্পর্কিত তথ্য।"

গবেষকরা যোগ করেছেন যে তাদের এআই-ভিত্তিক মডেলটি এখন থেকে একটি উদ্দেশ্যমূলক স্ক্রিনিং সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। যেহেতু নবজাতকের রেটিনা XNUMX বছর বয়স পর্যন্ত বাড়তে থাকে, তার চেয়ে কম বয়সী অংশগ্রহণকারীদের জন্য টুলটি সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য আরও গবেষণা প্রয়োজন।

"যদিও সাধারণীকরণ নির্ধারণের জন্য ভবিষ্যতের অধ্যয়নগুলির প্রয়োজন হয়, অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডারের জন্য উদ্দেশ্যমূলক স্ক্রীনিং সরঞ্জামগুলি বিকাশের দিকে অধ্যয়নের ফলাফলগুলি একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে, যা বিশেষায়িত সীমিত অ্যাক্সেসের কারণে শিশুদের জন্য বিশেষ মানসিক মূল্যায়নে অ্যাক্সেসের অভাবের মতো চাপের সমস্যাগুলি সমাধান করতে সহায়তা করতে পারে৷ শিশুদের জন্য মানসিক মূল্যায়ন," ​​গবেষকরা বলেছেন। সম্পদ।"

2024 সালের জন্য বৃশ্চিক প্রেমের ভবিষ্যদ্বাণী