Исследователи сделали фотографии сетчатки глаза детей и проверили их с помощью алгоритма глубокого обучения ИИ, чтобы диагностировать аутизм. Полученные результаты говорят в пользу использования ИИ в качестве объективного скринингового инструмента для ранней диагностики, особенно когда доступ к специалисту по детской психиатрии ограничен.
В задней части глаза сетчатка и зрительный нерв соединяются в диске зрительного нерва. Являясь продолжением центральной нервной системы, эта структура представляет собой окно в мозг, и исследователи начали использовать возможность лёгкого и неинвазивного доступа к этой части тела для получения важной информации, связанной с мозгом.
Недавно исследователи из Великобритании создали неинвазивный способ быстрой диагностики сотрясения мозга, светя безопасным для глаз лазером на сетчатку. Теперь исследователи из Медицинского колледжа Университета Йонсей в Южной Корее разработали метод диагностики расстройства аутистического спектра (РАС) и степени выраженности симптомов у детей с помощью изображений сетчатки глаза, полученных с помощью алгоритма искусственного интеллекта.
Исследователи набрали 958 участников со средним возрастом 7,8 лет и сфотографировали их сетчатку, получив в общей сложности 1890 изображений. У половины участников был диагностирован аутизм, а половина была сопоставимой по возрасту и полу контрольной группой. Тяжесть симптомов расстройства аутистического спектра оценивалась с помощью калиброванной шкалы Autism Diagnostic Observation Schedule — Second Edition (ADOS-2) и шкалы социальной отзывчивости Social Responsiveness Scale — Second Edition (SRS-2).
Конволюционная нейронная сеть, алгоритм глубокого обучения, была обучена на 85 % изображений сетчатки и баллов теста на тяжесть симптомов, чтобы построить модели для скрининга аутизма и тяжести симптомов аутизма. Оставшиеся 15 % изображений были оставлены для тестирования.
«Наши модели показали многообещающую эффективность в дифференциации между ASD и TD [детей с типичным развитием] по фотографиям сетчатки, что говорит о том, что изменения сетчатки при ASD могут иметь потенциальную ценность в качестве биомаркеров, — говорят исследователи. — Интересно, что эти модели сохранили среднее значение AUROC 1,00, используя только 10 % изображения, содержащего диск зрительного нерва, что указывает на то, что эта область имеет решающее значение для отличия ASD от TD.»
Среднее значение AUROC для тяжести симптомов составило 0,74, в то время как AUROC от 0,7 до 0,8 считается «приемлемым», а от 0,8 до 0,9 — «отличным».
«Наши результаты свидетельствуют о том, что фотографии сетчатки могут предоставлять дополнительную информацию о тяжести симптомов, — говорят исследователи. — Мы отметили, что достоверная классификация была достигнута только для оценок ADOS-2, но не для оценок SRS-2. Это может быть связано с тем, что ADOS-2 проводится обученным специалистом и имеет достаточно времени для оценки, в то время как SRS-2 обычно заполняется сиделкой за несколько десятков минут; таким образом, первый вариант более точно отражает состояние тяжести заболевания, чем второй».
