AI 驅動的視網膜掃描診斷兒童自閉症的準確率達 100%

研究人員拍攝了兒童的視網膜照片,並使用深度學習人工智慧 (AI) 演算法對其進行檢查,以 100% 的準確率診斷自閉症。研究結果支持使用人工智慧作為早期診斷的客觀篩檢工具,特別是在接觸專業兒童精神科醫生的機會有限的情況下。

在眼睛的後部,視網膜和視神經在視盤處連接。作為中樞神經系統的延伸,這個結構是進入大腦的一個窗口——研究人員已經開始利用它的能力,輕鬆、非侵入性地訪問身體的這一部分,以獲得與大腦相關的重要資訊。

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Os 研究人員 招募了 958 名平均年齡 7/8 歲的參與者,拍攝了他們的視網膜,總共獲得了 1.890 張影像。一半的參與者被診斷出患有自閉症譜系障礙(ASD),另一半則由年齡和性別匹配的對照組組成。

使用 85% 的視網膜影像和症狀嚴重程度測試分數來訓練卷積神經網路(一種深度學習演算法),以建立追蹤 ASD 及其症狀的模型。剩餘 15% 的圖像被保留用於測試。

科學家說:“我們的模型在區分患有自閉症譜系障礙的兒童和使用視網膜照片的典型發育兒童方面表現出了良好的表現。”

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根據他們的發現,研究人員表示他們的基於人工智慧的模型可以用作客觀的篩選工具。

由於新生兒的視網膜會持續生長直到四歲,因此需要更多的研究來確定該工具是否適合年輕的參與者。

研究人員表示:「雖然未來的研究需要確定普遍性,但我們的研究代表了開發客觀自閉症譜系障礙篩檢工具的顯著一步,可能有助於解決緊迫的問題,例如由於資源有限而無法對兒童精神病學進行專門評估。”

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