Zespół badawczy w Korei Południowej opracował rewolucyjną metodę diagnozowania Zaburzenia Spektrum Autyzmu (ASD) przy użyciu sztucznej inteligencji. Rozwijając algorytm uczenia głębokiego nazywany konwolucyjną siecią neuronową, obiektywnie byli w stanie ocenić obecność ASD oraz ocenić stopień nasilenia objawów. Poprzez szkolenie modelu na obrazach tęczówki oka, AI mogło dokładnie określić obecność lub brak autyzmu.
Dążąc do rozszerzenia swojego badania, naukowcy analizowali obrazy tęczówki oka 958 uczestników w wieku poniżej 19 lat, z których połowa otrzymała diagnozę autyzmu. Uczestnicy zostali wybrani z Uniwersytetu Medycznego Yonsei w Korei w okresie od kwietnia do października 2022 roku.
Obiecujące wyniki
Narzędzie AI z powodzeniem zidentyfikowało dzieci z autyzmem oraz te bez niego z dokładnością wynoszącą 100%, co pokazuje jego potencjał jako narzędzia diagnostycznego. Naukowcy zauważyli, że obrazy tęczówki oka mogą ujawnić dodatkowe informacje dotyczące nasilenia objawów, potencjalnie stanowiąc biomarkery dla ASD.
Choć konieczne jest dalsze badanie celem potwierdzenia tych wyników, naukowcy wierzą, że ich badanie stanowi znaczący postęp w tworzeniu obiektywnych narzędzi do diagnozowania ASD. Te narzędzia mogą złagodzić obawy związane z ograniczonym dostępem do specjalistycznych ocen psychiatrycznych u dzieci z powodu ograniczeń zasobów.
Badanie zostało opublikowane w czasopiśmie naukowym „Jama Network Open”.
Wzmocnienie diagnostyki autyzmu za pomocą sztucznej inteligencji: Odkrywanie nowych spostrzeżeń
Naukowcy z Korei Południowej przewodzą w przełomowym podejściu wykorzystującym sztuczną inteligencję (AI) do diagnozowania Zaburzenia Spektrum Autyzmu (ASD). Ich pionierska praca odsłoniła innowacyjną metodologię, która wykorzystuje potencjał algorytmów uczenia głębokiego do obiektywnej oceny obecności ASD i oceny nasilenia związanych objawów. Poprzez analizę obrazów tęczówki oka, opracowano konwolucyjną sieć neuronową, która z dokładnością potrafiła odróżnić osoby z autyzmem od tych bez niego, ustanawiając nowy standard precyzji diagnostycznej.
Poszerzenie horyzontów
W dążeniu do poszerzenia zakresu swoich badań, naukowcy zmotywowali swoje badanie przez zagłębienie się w zbiór danych obejmujący 958 uczestników poniżej 19 roku życia, z których połowa otrzymała diagnozę ASD. Kohorta ta, wybrana spośród studentów Wydziału Medycznego Uniwersytetu Yonsei w Korei w okresie od kwietnia do października 2022 roku, stanowiła solidną podstawę do rozwijania zdolności diagnostycznych wspieranych przez AI w obszarze autyzmu.
Ujawnione nowe spostrzeżenia
Poza Pierwszym sukcesem w identyfikacji autyzmu z niezrównaną dokładnością, narzędzie AI emerge zwiastunem nowych spostrzeżeń na temat tego schorzenia. Korzystając z obrazów tęczówki oka, naukowcy zasygnalizowali możliwość stworzenia dodatkowych wskaźników związanych z nasileniem objawów ASD, otwierając drogę do opracowania biomarkerów, które mogłyby zrewolucjonizować protokoły diagnostyczne.
Kluczowe pytania i wyzwania
– Jakie są główne zalety stosowania AI w diagnostyce autyzmu?
Wykorzystanie AI w diagnozowaniu autyzmu oferuje metodę nieinwazyjną i obiektywną, która może poprawić dokładność i efektywność identyfikacji tego schorzenia.
– Jakie są potencjalne wady związane z diagnozą opartą na AI?
Jedną z kluczowych obaw jest konieczność zapewnienia etycznie opracowanych i zweryfikowanych modeli AI w celu zapobiegania uprzedzeniom i niedokładnościom w diagnozowaniu.
– Jak można dalsze zweryfikować rzetelność narzędzi AI w diagnozowaniu autyzmu?
Kontynuowanie badań i studiów weryfikacyjnych jest niezbędne dla potwierdzenia skuteczności i rzetelności narzędzi AI w diagnozowaniu autyzmu w różnych populacjach i środowiskach.
Zalety i wady
Zalety stosowania AI w diagnozowaniu autyzmu obejmują zwiększoną obiektywność, zwiększoną dokładność diagnostyczną oraz potencjał odkrywania nowych spostrzeżeń na temat tego schorzenia. Jednakże wyzwania, takie jak kwestie etyczne, interpretowalność algorytmów AI oraz konieczność ciągłej walidacji, stawiają znaczne przeszkody przed powszechnym przyjęciem narzędzi diagnostycznych opartych na AI.
Aby zapoznać się z dalszymi postępami w zastosowaniach AI w diagnozowaniu autyzmu, odwiedź Jama Network.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr