Ученые из Медицинского колледжа Университета Йонсей в Южной Корее разработали метод для диагностики расстройств аутистического спектра (РАС) на основе снимков сетчатки. Испытания показали, что нейросеть всегда правильно определяет аутизм и в большинстве случаев предсказывает степень аутизма и тяжесть симптомов.
В клинических исследованиях участвовало 958 детей, средний возраст которых составил 7,8 лет. Половина участников составила контрольную группу, другая половина – дети с диагностированным аутизмом. Ученые оценили тяжесть симптомов для каждого ребенка с помощью шкалы наблюдения для диагностики аутизма (ADOS-и шкалы социальной реакции (SRS-2).
Ученые сделали снимки сетчатки обоих глаз детей и получили порядка 1 тыс. 890 фотографий. Для обучения нейросети было отобрано 85% изображений сетчатки и результаты тестов на тяжесть симптомов. В результате ИИ построил модели для выявления аутизма и оценки тяжести симптомов этого расстройства.
Изучение работы искусственного интеллекта на тестовом наборе показал, что система в 100% точно выбирала фотографии сетчатки детей с аутизмом. При этом точность предсказаний не уменьшилась даже тогда, когда исследователи обрезали 90% изображения и оставили только область возле зрительного нерва. При оценке симптомов РАС показатели были ниже, но тем не менее, удовлетворительными.
Анализ результатов диагностики с помощью ИИ показал, что модель можно использовать в качестве инструмента скрининга аутизма, начиная с 4 лет. Важно отметить, что так как сетчатка новорожденного продолжает расти, нужны дальнейшие исследования, чтобы выяснить, может ли нейросеть быть эффективной для детей младше 4 лет. Ученые утверждают, что этот метод однозначно подойдет для ранней диагностики, особенно когда доступ к детскому психиатру ограничен.