Des chercheurs sud-coréens ont développé une méthode révolutionnaire pour le diagnostic du trouble du spectre de l’autisme (TSA) en utilisant l’intelligence artificielle. En développant un algorithme d’apprentissage profond appelé réseau neuronal convolutionnel, ils ont pu évaluer de manière objective la présence de TSA et évaluer la gravité des symptômes. En formant le modèle sur des images de l’iris de l’œil, l’IA a pu déterminer avec précision la présence ou l’absence d’autisme.
Dans le but d’élargir leur étude, les chercheurs ont analysé des images de l’iris de 958 participants âgés de moins de 19 ans, dont la moitié avait reçu un diagnostic d’autisme. Les participants ont été sélectionnés à partir de l’École de médecine de l’Université Yonsei en Corée entre avril et octobre 2022.
Résultats prometteurs
L’outil d’IA a identifié avec succès les enfants autistes et ceux qui ne l’étaient pas avec une précision de 100 %, démontrant ainsi son potentiel en tant qu’outil de diagnostic. Les chercheurs ont noté que les images de l’iris pourraient fournir des informations supplémentaires sur la gravité des symptômes, pouvant servir de biomarqueurs pour le TSA.
Bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour valider ces résultats, les chercheurs estiment que leur étude représente une avancée significative dans la création d’outils objectifs pour le diagnostic du TSA. Ces outils pourraient contribuer à résoudre les problèmes liés à l’accès limité aux évaluations psychiatriques spécialisées pour les enfants en raison de contraintes de ressources.
L’étude a été publiée dans la revue scientifique « Jama Network Open. »
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