Forskare i Sydkorea har banat väg för en revolutionerande metod för att diagnostisera Autismspektrumstörning (ASD) med hjälp av artificiell intelligens. Genom att utveckla en djupinlärningsalgoritm kallad ett konvolutionellt neuralt nätverk lyckades de objektivt bedöma förekomsten av ASD och utvärdera svårighetsgraden av symtomen. Genom att träna modellen på bilder av iris i ögat kunde AI:n noggrant avgöra förekomsten eller frånvaron av autism.
Med ambitionen att utvidga sin studie analyserade forskarna irisbilder av 958 deltagare under 19 års ålder, varav hälften hade fått diagnosen autism. Deltagarna valdes från Yonsei Universitys medicinska skola i Korea mellan april och oktober 2022.
Lovande Resultat
AI-verktyget lyckades identifiera barn med autism och de utan med 100% precision, vilket visar dess potential som ett diagnostiskt verktyg. Forskarna noterade att irisbilderna kunde avslöja ytterligare information om symtomens allvar, och potentiellt fungera som biomarkörer för ASD.
Ytterligare forskning krävs för att validera dessa resultat, men forskarna tror att deras studie utgör en betydande framsteg när det gäller att skapa objektiva verktyg för att diagnostisera ASD. Dessa verktyg skulle kunna mildra bekymmer relaterade till begränsad tillgång till specialiserade bedömningar av barnpsykiatri på grund av resursbegränsningar.
Studien publicerades i den vetenskapliga tidskriften ”Jama Network Open.”
Förbättring av Autismdiagnostik med Artificiell Intelligens: Avslöjande av Nya Insikter
Forskare i Sydkorea har lett vägen för ett banbrytande tillvägagångssätt med användning av artificiell intelligens (AI) för diagnostisering av Autismspektrumstörning (ASD). Deras banbrytande arbete har avslöjat en innovativ metodik som utnyttjar djupinlärningsalgoritmer för att objektivt utvärdera förekomsten av ASD och bedöma svårighetsgraden av associerade symtom. Genom att fokusera på analysen av irisbilder utvecklades ett konvolutionellt neuralt nätverk för att noggrant skilja individer med autism från de utan, och etablerade en ny standard för diagnostisk precision.
Utöka Horisonterna
I sitt strävan att bredda omfånget av sin forskning stärkte forskarna sin studie genom att undersöka en dataset bestående av 958 deltagare under 19 års ålder, varav hälften hade fått en ASD-diagnos. Kåren, utvald från Yonsei Universitys medicinska skola i Korea under perioden april till oktober 2022, utgjorde en robust grund för att främja möjligheterna till AI-drivna diagnostiska kapaciteter inom autismområdet.
Nya Insikter Avslöjade
Utöver den initiala framgången med att identifiera autism med enastående precision har AI-verktyget framträtt som en budbärare för nya insikter kring tillståndet. Genom att utnyttja irisbilder har forskarna antytt potentialen att avslöja ytterligare markörer relaterade till svårighetsgraden av ASD-symtom, vilket banar väg för utvecklingen av biomarkörer som kan revolutionera diagnostiska protokoll.
Viktiga Frågor och Utmaningar
– Vilka är de primära fördelarna med att använda AI vid autismdiagnostik?
Användningen av AI vid autismdiagnostik erbjuder en icke-invasiv och objektiv metod som kan förbättra noggrannheten och effektiviteten i att identifiera tillståndet.
– Vilka är de potentiella nackdelarna med AI-baserad diagnos?
En av de centrala bekymren kretsar kring behovet av att säkerställa att AI-modeller utvecklas och valideras etiskt för att förhindra fördomar och felaktigheter i diagnoser.
– Hur kan tillförlitligheten hos AI-verktyg vid diagnos av autism ytterligare valideras?
Fortsatt forskning och valideringsstudier är avgörande för att bekräfta effektiviteten och tillförlitligheten hos AI-verktyg vid autismdiagnos över olika populationer och situationer.
Fördelar och Nackdelar
Fördelarna med att använda AI vid autismdiagnostik inkluderar förbättrad objektivitet, ökad diagnostisk noggrannhet och potentialen att avslöja nya insikter om tillståndet. Utmaningar såsom etiska överväganden, tolkbarheten hos AI-algoritmer och behovet av kontinuerlig validering utgör betydande hinder för den breda användningen av AI-baserade diagnostiska verktyg.
För vidare utforskning av framsteg inom AI-applikationer för autismdiagnostik, besök Jama Network.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com