韓國延世大學醫學院的研究人員近日取得一項突破:利用深度學習人工智能算法分析兒童視網膜照片,竟然實現了對自閉癥譜系障礙(ASD)的診斷,準確率高達100%。
自閉癥譜系障礙是一種神經發育障礙,兒童患者通常會在社交溝通、重復行為和興趣方面表現出異常。早期診斷對于干預治療至關重要,但目前自閉癥的診斷主要依靠行為觀察和專業評估,耗時費力,且受主觀因素影響較大。
這項研究為自閉癥診斷開辟了新的可能。研究人員招募了958名平均年齡為7.8歲的參與者,其中一半患有自閉癥,另一半為發育正常的對照組。他們拍攝了所有參與者的視網膜照片,并通過深度學習算法分析照片與癥狀嚴重程度評分之間的關聯。
令人驚訝的是,該算法在測試階段表現出了驚人的準確度,成功識別出所有自閉癥患兒,準確率達到100%。即使剔除圖像中95%最不重要的區域(僅保留視盤區域),算法的準確率也依然保持穩定,表明視盤區域對于區分自閉癥至關重要。
除了診斷準確率之外,該算法還能夠評估自閉癥的癥狀嚴重程度,平均準確率達到0.74。研究人員指出,這個數值處于“可接受”的范圍,0.8至0.9為“優秀”。
值得一提的是,參與研究的兒童年齡最小只有四歲,這表明基于AI的模型可以從這個年齡段開始作為一種客觀的篩查工具。由于新生兒的視網膜直到四歲才會停止發育,因此還需要進一步的研究來確定該工具是否適用于更小的兒童。
這項研究成果于近日發表在權威醫學期刊《JAMA Network Open》上,為自閉癥的診斷和治療領域帶來新的希望。
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