人工知能アルゴリズムが自閉症を検出

人工知能アルゴリズムが自閉症を検出

研究者らは子どもたちの網膜の画像を撮影し、深層学習AIアルゴリズムを使用してスキャンして、自閉症を100％の精度で診断した。

JAMA Network Openジャーナルを引用してNew AtlasのWebサイトに発表された内容によると、この結果は、特に専門の児童精神科医へのアクセスが制限されている場合に、早期診断のための客観的なスクリーニングツールとして人工知能の使用を裏付けるものであるという。

網膜と視神経は、中枢神経系の延長である目の奥の視神経乳頭にも接続されており、脳への窓として機能します。

したがって、体のこの部分に簡単かつ非侵襲的にアクセスできる機能を利用して、脳に関連する重要な情報を取得できます。

最近では英国の研究者らが、目に安全なレーザーを網膜に照射することで、脳震盪を迅速に診断する非外科的方法を考案した。

しかし今回、韓国の延世大学医科大学の研究者らは、人工知能アルゴリズムによってスキャンされた網膜画像を使用して、子供の自閉症スペクトラム障害（ASD）と症状の重症度を診断する方法を開発した。

診断観察表

研究者らは、平均年齢958歳と7歳の8人の参加者を調べて網膜を撮影し、合計1890枚の画像が得られた。

参加者の半数は自閉症スペクトラム障害と診断され、半数は年齢と性別が一致した対照者でした。

自閉症スペクトラム障害の症状の重症度も、自閉症診断観察スケジュール - 第 2 版 ADOS-2 および校正された重症度スコアおよび社会的対応性スケール - 第 XNUMX 版 SRS-XNUMX を使用して評価されました。

100%正しい

深層学習アルゴリズムである畳み込みニューラル ネットワークは、網膜画像と症状重症度テストのスコアの 85% を使用してトレーニングされ、ASD および ASD 症状重症度のスクリーニング用モデルを構築しました。残りの 15% の画像はテスト用に保存されました。

画像のテストセットに対する自閉症スペクトラム障害のスクリーニングに関する現在の研究における AI 予測は 100% 正しかった。

研究者らはまた、「我々のモデルは、網膜画像を使用してASDとASD（定型発達の子供）を区別する点で有望な性能を持っている。つまり、ASDにおける網膜の変化にはバイオマーカーとして潜在的な価値がある可能性がある」と述べ、「網膜画像はさらなる情報を提供する可能性がある」と述べた。症状の重症度に関する情報。」

研究者らは、AIベースのモデルは今後客観的なスクリーニングツールとして使用できる可能性があると付け加えた。新生児の網膜は XNUMX 歳まで成長し続けるため、このツールがそれより若い参加者にとって正確であるかどうかを確認するには、さらなる研究が必要です。

「一般化可能性を判断するには今後の研究が必要ですが、この研究結果は、自閉症スペクトラム障害の客観的なスクリーニングツールの開発に向けた注目すべき一歩を示しています。これは、専門的な医療機関へのアクセスが限られているため、小児に対する専門的な精神医学的評価が受けられないなどの差し迫った問題に対処するのに役立つ可能性があります」子供の精神医学的評価」と研究者らは述べた。

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