Un algoritmo de inteligencia artificial detecta el autismo

Un algoritmo de inteligencia artificial detecta el autismo

Los investigadores tomaron imágenes de las retinas de los niños y las escanearon utilizando un algoritmo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo para diagnosticar el autismo con un 100% de precisión.

Los resultados respaldan el uso de la inteligencia artificial como herramienta de detección objetiva para el diagnóstico temprano, especialmente cuando el acceso a un psiquiatra infantil especializado es limitado, según publicó el sitio web New Atlas, citando a la revista JAMA Network Open.

La retina y el nervio óptico también están conectados al disco óptico en la parte posterior del ojo, que es una extensión del sistema nervioso central y, por tanto, sirve como ventana al cerebro.

Por lo tanto, la capacidad de acceder de forma fácil y no invasiva a esta parte del cuerpo se puede utilizar para obtener información importante relacionada con el cerebro.

Más recientemente, investigadores británicos han ideado una forma no quirúrgica de diagnosticar rápidamente las conmociones cerebrales aplicando un láser seguro para los ojos sobre la retina.

Pero ahora, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei en Corea del Sur han desarrollado una forma de diagnosticar el trastorno del espectro autista (TEA) y la gravedad de los síntomas en niños utilizando imágenes de retina escaneadas por un algoritmo de inteligencia artificial.

Mesas de observación diagnóstica

Los investigadores observaron a 958 participantes, con una edad promedio de 7 y 8 años, y fotografiaron sus retinas, lo que resultó en un total de 1890 imágenes.

La mitad de los participantes fueron diagnosticados con trastorno del espectro autista y la otra mitad eran controles de la misma edad y sexo.

La gravedad de los síntomas del trastorno del espectro autista también se evaluó mediante el Programa de observación de diagnóstico de autismo - Segunda edición ADOS-2 y la Escala calibrada de puntuación de gravedad y capacidad de respuesta social - Segunda edición SRS-2.

100% correcto

Se entrenó una red neuronal convolucional, un algoritmo de aprendizaje profundo, utilizando el 85% de las imágenes de la retina y las puntuaciones de las pruebas de gravedad de los síntomas para construir modelos para la detección del TEA y la gravedad de los síntomas del TEA. El 15% restante de las imágenes se conservó para realizar pruebas.

Las predicciones de la IA en el estudio actual para la detección de trastornos del espectro autista en el conjunto de imágenes de prueba fueron 100% correctas.

Los investigadores también dijeron: "Nuestros modelos tienen un rendimiento prometedor a la hora de distinguir entre TEA y TEA (niños con desarrollo típico) utilizando imágenes de la retina, lo que significa que los cambios retinianos en el TEA pueden tener valor potencial como biomarcadores", y señalaron que "las imágenes de la retina pueden proporcionar información adicional sobre la gravedad de los síntomas”.

Los investigadores añadieron que su modelo basado en IA podría utilizarse a partir de ahora como herramienta de detección objetiva. Debido a que las retinas de los recién nacidos continúan creciendo hasta los XNUMX años, se necesita más investigación para confirmar si la herramienta es precisa para participantes menores.

"Aunque se necesitan estudios futuros para determinar la generalización, los resultados del estudio representan un paso notable hacia el desarrollo de herramientas de detección objetivas para el trastorno del espectro autista, que pueden ayudar a abordar cuestiones urgentes como la falta de acceso a evaluaciones psiquiátricas especializadas para niños debido al acceso limitado a servicios especializados". evaluaciones psiquiátricas para niños”, dijeron los investigadores.

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