Inteligența artificială diagnostichează autismul cu precizie, folosind imagini ale retinei

Un studiu inovator publicat în JAMA Network Open a marcat un progres semnificativ în diagnosticarea tulburării spectrului autist (TSA) prin utilizarea inteligenței artificiale (AI). Cercetătorii au dezvoltat și testat modele de ansamblu profunde (MAP) care evaluează automat starea TSA a pacienților folosind imagini retiniene de înaltă rezoluție. Această abordare reprezintă un avans major în domeniul diagnosticării medicale, oferind o metodă nouă și eficientă de identificare a TSA.
Metodologia studiului a implicat utilizarea a 1.890 de fotografii retiniene de la 958 de participanți, dintre care jumătate aveau dezvoltare tipică, iar cealaltă jumătate erau diagnosticați cu TSA. Modelele MAP au demonstrat o capacitate remarcabilă de diagnosticare a TSA, atingând o valoare perfectă a AUROC (aria de sub curba caracteristicii de operare a receptorului) de 1,00, cu specificitate și sensibilitate maxime. În plus, modelele au estimat severitatea TSA cu un AUROC de 0,74, menținând o sensibilitate de 0,58 și o specificitate de 0,74, ceea ce susține eficacitatea diagnosticului asistat de calculator al TSA prin intermediul fotografiilor retiniene.

TSA, o tulburare de dezvoltare comportamentală, afectează aproximativ 1 din 100 de copii la nivel global. Cu o prevalență variabilă și mulți indivizi rămânând nedepistați, există o nevoie acută de metode de diagnosticare mai eficiente și accesibile. Creșterea conștientizării publice și clinice a TSA, precum și extinderea screeningului pacienților, au condus la o cerere crescută de noi abordări de screening, inclusiv utilizarea AI.

Studiile anterioare au indicat potențialul modelelor AI de a distinge între pacienții cu TSA și cei cu dezvoltare tipică pe baza scanărilor retiniene. Cu toate acestea, aceste studii au fost limitate de dimensiunile mici ale eșantioanelor și de designul de studiu pilot. Studiul actual, desfășurat la Yonsei University College of Medicine din Seoul, Coreea de Sud, a inclus un eșantion mai mare și mai diversificat de copii și tineri sub 19 ani.

Procesul de instruire a modelului a implicat preprocesarea imaginilor retiniene și evaluarea diagnosticului folosind criteriile DSM-5 și scorurile ADOS-2. Rezultatele studiului au validat capacitatea modelelor de a diagnostica TSA pe baza imaginilor retiniene, cu o performanță medie (AUROC) de 1,00. Analizele de severitate au arătat o acuratețe consolidată de 0,74 (AUROC), sugerând că zona discului optic este crucială pentru diferențierea între indivizii cu TSA și cei cu dezvoltare tipică.

Concluziile studiului reprezintă un pas important către dezvoltarea unor instrumente obiective de screening pentru TSA. Acestea ar putea aborda probleme urgente precum inaccesibilitatea evaluărilor psihiatrice specializate pentru copii, în special în zonele cu resurse limitate. Prin utilizarea AI în diagnosticarea TSA, acest studiu deschide calea pentru îmbunătățirea accesului la diagnosticare și pentru o înțelegere mai profundă a acestei tulburări complexe.

sursa: News Medical
foto: yogenystocker / Shutterstock