L'algoritmo di intelligenza artificiale rileva l'autismo

L'algoritmo di intelligenza artificiale rileva l'autismo

I ricercatori hanno scattato immagini delle retine dei bambini e le hanno scansionate utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale con apprendimento profondo per diagnosticare l’autismo con una precisione del 100%.

I risultati supportano l’uso dell’intelligenza artificiale come strumento di screening oggettivo per la diagnosi precoce, soprattutto quando l’accesso a uno psichiatra infantile specializzato è limitato, secondo quanto pubblicato dal sito New Atlas, citando la rivista JAMA Network Open.

La retina e il nervo ottico sono collegati anche al disco ottico nella parte posteriore dell'occhio, che è un'estensione del sistema nervoso centrale e funge quindi da finestra sul cervello.

Pertanto, la capacità di accedere facilmente e in modo non invasivo a questa parte del corpo può essere utilizzata per ottenere importanti informazioni relative al cervello.

Più recentemente, i ricercatori britannici hanno ideato un metodo non chirurgico per diagnosticare rapidamente le commozioni cerebrali puntando un laser sicuro per gli occhi sulla retina.

Ma ora, i ricercatori dello Yonsei University College of Medicine in Corea del Sud hanno sviluppato un modo per diagnosticare il disturbo dello spettro autistico (ASD) e la gravità dei sintomi nei bambini utilizzando immagini della retina scansionate da un algoritmo di intelligenza artificiale.

Tabelle di osservazione diagnostica

I ricercatori hanno esaminato 958 partecipanti, con un'età media di 7 e 8 anni, e hanno fotografato le loro retine, ottenendo un totale di 1890 immagini.

A metà dei partecipanti è stato diagnosticato un disturbo dello spettro autistico e l’altra metà erano controlli abbinati per età e sesso.

La gravità dei sintomi del disturbo dello spettro autistico è stata valutata anche utilizzando l'Autism Diagnostic Observation Schedule - Seconda edizione ADOS-2 e la Calibrated Severity Score and Social Responsiveness Scale - Seconda edizione SRS-2.

100% corretto

Una rete neurale convoluzionale, un algoritmo di apprendimento profondo, è stata addestrata utilizzando l’85% delle immagini retiniche e dei punteggi dei test sulla gravità dei sintomi per costruire modelli per lo screening dell’ASD e della gravità dei sintomi dell’ASD. Il restante 15% delle immagini è stato conservato per i test.

Le previsioni dell'intelligenza artificiale nel presente studio per lo screening del disturbo dello spettro autistico sul set di immagini di prova erano corrette al 100%.

I ricercatori hanno anche affermato: “I nostri modelli hanno prestazioni promettenti nel distinguere tra ASD e ASD (bambini con sviluppo tipico) utilizzando immagini retinali, il che significa che i cambiamenti retinici nell’ASD possono avere un potenziale valore come biomarcatori”, sottolineando che “Le immagini retiniche possono fornire ulteriori informazioni sulla gravità dei sintomi”.

I ricercatori hanno aggiunto che d’ora in poi il loro modello basato sull’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzato come strumento di screening oggettivo. Poiché la retina dei neonati continua a crescere fino all’età di XNUMX anni, sono necessarie ulteriori ricerche per confermare se lo strumento è accurato per i partecipanti più giovani.

“Sebbene siano necessari studi futuri per determinarne la generalizzabilità, i risultati dello studio rappresentano un passo notevole verso lo sviluppo di strumenti di screening oggettivi per il disturbo dello spettro autistico, che potrebbero aiutare ad affrontare questioni urgenti come la mancanza di accesso a valutazioni psichiatriche infantili specializzate a causa dell’accesso limitato a strutture psichiatriche specializzate. valutazioni per i bambini", hanno detto i ricercatori. Risorse."

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