4 марта, 2024

Frant.me

Информационный портал Кузбасса

Диагностика аутизма с использованием алгоритма искусственного интеллекта и изображений глаз — ИКТ и здоровье

Диагностика аутизма с использованием алгоритма искусственного интеллекта и изображений глаз — ИКТ и здоровье

Этот метод диагностики аутизма — не первый случай, когда глаза или изображения глаз используются для ранней диагностики (неврологического) состояния. Недавно мы писали об аксессуаре для камеры смартфона, который может измерять степень расширения зрачков в поисках доказательств неврологических расстройств, таких как болезнь Альцгеймера, шизофрения и черепно-мозговая травма.

Окно в мозг

Это развитие, которое открывает много возможностей. В задней части глаза сетчатка и зрительный нерв соединены с диском зрительного нерва. Эта структура является продолжением центральной нервной системы и обеспечивает окно в мозг. Поэтому сейчас исследователи начинают использовать возможность легкого и неинвазивного доступа к этой части тела для сбора важной информации о мозге.

Британские исследователи недавно разработали безоперационный метод быстрого избавления от… сотрясение Для диагностики. Для этого на сетчатку направляют безопасный для глаз лазер. Корейские исследователи из медицинского колледжа Университета Йонсей разработали метод, который опубликован на сайте. Сеть JAMA открытаКоторый может диагностировать расстройство аутистического спектра (РАС) и тяжесть его симптомов у детей. Для этого он использует изображения глаза, сканированные алгоритмом искусственного интеллекта.

Алгоритм искусственного интеллекта для диагностики аутизма

В исследовании приняли участие 958 детей в возрасте от 7 до 8 лет. Всего для них было получено 1890 изображений сетчатки. У половины группы уже было диагностировано расстройство аутистического спектра. Другая половина составляла контрольную группу. Тяжесть симптомов РАС оценивалась с использованием Графика диагностического наблюдения за аутизмом – второе издание (ADOS-2) и калиброванной шкалы тяжести и шкалы социальной реакции – второе издание (SRS-2). Затем изображения отображались с помощью разработанного алгоритма искусственного интеллекта.

Сверточная нейронная сеть, алгоритм глубокого обучения, была обучена с использованием 85% изображений сетчатки и результатов тестов на тяжесть симптомов для построения моделей для скрининга РАС и тяжести симптомов РАС. Остальные 15% изображений были сохранены для тестирования.

READ  Джаспер неизлечимо болен раком кожи: «Край мазка поверх костюма»

100 процентов точность

Для скрининга РАС в наборе тестовых изображений ИИ может выбирать детей с диагнозом РАС со средней площадью под кривой рабочей характеристики приемника (AUROC), равной 1,00. Значение AUROC находится в диапазоне от 0 до 1. Модель, прогнозы которой на 100 % неверны, имеет значение AUROC 0,0; Человек, чьи прогнозы верны на 100%, имеет AUROC 1,0, что указывает на то, что прогнозы ИИ в текущем исследовании были на 100% верными. Значимого снижения среднего значения AUROC не произошло, даже когда было удалено 95% наименее важных частей изображения — областей, не содержащих диск зрительного нерва.

«Наши модели показали многообещающую эффективность в различении РАС и РАС. [kinderen met een typische ontwikkeling] «Используя изображения сетчатки, можно сделать вывод, что изменения в сетчатке при расстройствах аутистического спектра могут иметь потенциальную ценность в качестве биомаркеров», — говорят исследователи. «Интересно, что эти модели поддерживали средний показатель AUROC 1,00, используя только 10% изображения диска зрительного нерва, что позволяет предположить, что эта область важна для различения РАС и TD», — сказали исследователи.