Des chercheurs en Corée du Sud ont développé une méthode révolutionnaire dans 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 convolutif, ils ont pu évaluer de manière objective la présence du TSA et 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 de moins de 19 ans, dont la moitié avait reçu un diagnostic d’autisme. Les participants ont été sélectionnés à l’École de Médecine de l’Université Yonsei en Corée entre avril et octobre 2022.
Résultats prometteurs
L’outil d’IA a réussi à identifier correctement 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 révéler 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 découvertes, les chercheurs estiment que leur étude représente une avancée significative dans la création d’outils objectifs pour le diagnostic du TSA. Ces outils pourraient aider à résoudre les problèmes liés à l’accès limité aux évaluations psychiatriques spécialisées pour enfants en raison de contraintes de ressources.
L’étude a été publiée dans le journal scientifique « Jama Network Open ».
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