Algoritme foar keunstmjittige yntelliginsje detektearret autisme

Algoritme foar keunstmjittige yntelliginsje detektearret autisme

Undersikers namen bylden fan 'e retina's fan' e bern en skennen se mei in djip learende AI-algoritme om autisme te diagnostearjen mei 100% krektens.

De resultaten stypje it gebrûk fan keunstmjittige yntelliginsje as in objektyf screening-ark foar iere diagnoaze, benammen as tagong ta in spesjalisearre bernepsychiater beheind is, neffens wat waard publisearre troch de New Atlas-webside, mei oantsjutting fan it JAMA Network Open-sjoernaal.

De retina en de optyske senuw binne ek ferbûn mei de optyske skiif oan 'e efterkant fan it each, dy't in ferlinging is fan it sintrale senuwstelsel en dus tsjinnet as finster nei it harsens.

Dêrom kin de mooglikheid om maklik en net-invasyf tagong ta dit diel fan it lichem te brûken om wichtige ynformaasje te krijen yn ferbân mei it harsens.

Mear resint hawwe Britske ûndersikers in net-chirurgyske manier betocht om harsenskodding fluch te diagnostearjen troch in eachfeilige laser op 'e retina te skinen.

Mar no hawwe ûndersikers fan it Yonsei University College of Medicine yn Súd-Korea in manier ûntwikkele om autismespektrumsteuring (ASD) en symptoom earnst te diagnostearjen by bern mei help fan retinale ôfbyldings skansearre troch in keunstmjittige yntelliginsje-algoritme.

Diagnoaze observaasje tabellen

De ûndersikers seagen nei 958 dielnimmers, mei in gemiddelde leeftyd fan 7 en 8, en fotografearren harren retinas, wat resultearre yn in totaal fan 1890 bylden.

De helte fan 'e dielnimmers waarden diagnostearre mei autismespektrumsteurnis, en de helte wiene leeftyd- en seks-oanpaste kontrôles.

De earnst fan symptomen fan autismespektrumsteurnis waard ek beoardiele mei it Autism Diagnostic Observation Schedule - Second Edition ADOS-2 en de Calibrated Severity Score and Social Responsiveness Scale - Second Edition SRS-2.

100% korrekt

In konvolúsjoneel neuraal netwurk, in algoritme foar djip learen, waard oplaat mei 85% fan 'e retinale ôfbyldings en symptoom-swierheidstestskoares om modellen te bouwen foar screening foar ASD- en ASD-symptomen-earns. De oerbleaune 15% fan ôfbyldings waarden bewarre foar testen.

De AI-foarsizzings yn 'e hjoeddeistige stúdzje foar screening fan autismespektrumsteuringen op' e testset fan ôfbyldings wiene 100% korrekt.

De ûndersikers seine ek: "Us modellen hawwe kânsrike prestaasjes yn it ûnderskieden tusken ASD en ASD (bern mei typyske ûntwikkeling) mei help fan retinale bylden, wat betsjut dat retinale feroaringen yn ASD potinsjele wearde kinne hawwe as biomarkers," en merkte op dat "retinale ôfbyldings ekstra kinne leverje. ynformaasje oer de earnst fan symptomen."

De ûndersikers tafoege dat har AI-basearre model fan no ôf kin wurde brûkt as in objektyf screening-ark. Om't pasgeboren retina's trochgean te groeien oant leeftyd XNUMX, is mear ûndersyk nedich om te befestigjen oft it ark krekt is foar dielnimmers jonger dan dat.

"Hoewol't takomstige ûndersiken nedich binne om generalisearberens te bepalen, fertsjinwurdigje de stúdzjeresultaten in opmerklike stap nei it ûntwikkeljen fan objektive screening-ark foar autismespektrumsteuring, dy't kinne helpe om driuwende problemen oan te pakken lykas gebrek oan tagong ta spesjale psychiatryske evaluaasjes foar bern fanwege beheinde tagong ta spesjalisearre psychiatryske evaluaasjes foar bern, "sei de ûndersikers. Resources."

Scorpio leafdesfoarsizzingen foar it jier 2024