100% точность: ИИ диагностирует аутизм по фото сетчатки глаза

100% точность: ИИ диагностирует аутизм по фото сетчатки глаза

Модель поможет в дальнейших исследованиях и скрининге пациентов.

image

Ученые из Медицинского колледжа Университета Ёнсе в Южной Корее разработали методику диагностики аутизма и степени его выраженности у детей с помощью фотографий сетчатки глаза. Для этого использовался алгоритм глубокого обучения искусственного интеллекта, показавший 100% точность в диагностировании аутизма.

Сетчатка глаза, соединяющаяся с диском зрительного нерва, представляет собой часть центральной нервной системы и является окном в мозг. Это позволяет легко и ненавязчиво получать важную информацию о мозге. Ранее ученые из Великобритании создали метод быстрой диагностики сотрясения мозга, используя безопасный для глаз лазер на сетчатке. Теперь же корейские исследователи представили новый метод.

В исследовании приняли участие 958 детей среднего возраста 7-8 лет. Было получено 1890 изображений сетчатки глаза. Половина участников была диагностирована с расстройством аутистического спектра (РАС), другая половина – контрольная группа, соответствующая по возрасту и полу. Серьезность симптомов РАС оценивалась по шкале ADOS-2 и SRS-2.

Сверточная нейронная сеть, алгоритм глубокого обучения, была обучена на 85% изображений и оценках тяжести симптомов, чтобы сконструировать модели для скрининга РАС и его симптомов. Остальные 15% изображений использовались для тестирования.

Для скрининга РАС на тестовом наборе изображений ИИ мог выбрать детей с диагнозом РАС со средней площадью под кривой рабочей характеристики приемника (AUROC), равной 1.00, что указывает на 100% точность предсказаний ИИ в текущем эксперименте. Значение AUROC варьируется от 0 до 1. Заметного снижения среднего значения AUROC не произошло, даже когда было удалено 95% наименее важных областей изображения, не включая диск зрительного нерва.

Исследователи отметили, что модели показали обнадеживающие результаты в отличии РАС от обычного развития у детей, используя фотографии сетчатки глаза. Особенно важной оказалась область диска зрительного нерва. Интересно, что модели сохранили среднее значение AUROC 1.00, используя только 10% изображения, содержащего диск зрительного нерва, что указывает на то, что эта область имеет решающее значение для различения РАС от обычного развития.

Среднее значение AUROC для оценки тяжести симптомов составило 0,74, что считается «приемлемым» (0,8 до 0,9 — «отличное»). Ученые заявили, что фотографии сетчатки могут предоставлять дополнительную информацию о степени выраженности симптомов.

Участники исследования были в возрасте от четырех лет. На основе результатов исследования ученые предполагают, что их ИИ-модель может использоваться в качестве инструмента скринингового обследования с этого возраста. Так как сетчатка глаза новорожденного продолжает развиваться до четырех лет, необходимы дополнительные исследования для определения точности инструмента у детей младшего возраста.

Исследователи подчеркнули, что хотя требуются дальнейшие исследования для подтверждения возможности обобщения результатов, их работа является значительным шагом к разработке объективных инструментов скрининга РАС. Это может помочь решить насущные проблемы, такие как ограниченный доступ к специализированным психиатрическим оценкам для детей из-за ограниченных ресурсов.

Цифровые следы - ваша слабость, и хакеры это знают.

Подпишитесь и узнайте, как их замести!