Forskarar i Sør-Korea har vore føregangspersonar innan ein revolusjonerande metode for diagnose av Autismespekterforstyrring (ASD) ved bruk av kunstig intelligens. Ved å utvikle ein djup læringsalgoritme kalla eit konvolusjonelt nevralt nettverk, var dei i stand til å objektivt vurdere tilstadesen av ASD og evaluere alvoret av symptom. Ved å trene modellen på bilete av iris i augea kunne AI-en nøyaktig fastsetje tilstadesen eller fråværet av autisme.
For å utvide studien sin, analyserte forskarane irisbilete av 958 deltakarar under 19 år, der halvparten var blitt diagnostisert med autisme. Deltakarane vart plukka ut frå Yonsei University sitt medisinske fakultet i Korea mellom april og oktober 2022.
Lova Resultat
Verktøyet for kunstig intelligens identifiserte barn med autisme og dei utan med 100% nøyaktigheit, noko som viser potensialet deira som eit diagnostisk verktøy. Forskarane merka seg at irisbileta kunne avdekke ytterlegare informasjon om alvoret i symptom, og potensielt fungere som biomarkørar for ASD.
Sjølv om ytterlegare forsking er naudsynt for å validere desse funna, trur forskarane at studien deira representerer eit betydeleg framsteg i å skape objektive verktøy for å diagnostisere ASD. Desse verktøya kan avhjelpe bekymringar knytt til avgrensa tilgang til spesialiserte barnepsykiatriske vurderingar på grunn av ressursavgrensingar.
Studien vart publisert i den vitskaplege tidsskriftet «Jama Network Open».
For meir informasjon om framsteg i bruk av kunstig intelligens for diagnose av autisme, gå til Jama Network.