Multidyscyplinarna grupa naukowców w Louisville w stanie Kentucky w USA stworzyła system sztucznej inteligencji (AI), który pozwoli na szybszą diagnozę spektrum autyzmu u dzieci.
System ten jest trójstopniowy. Polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy wyników badań przy użyciu nowoczesnej techniki rezonansu magnetycznego, tak zwanego obrazowania tensora dyfuzji (DT-RMI). To metoda śledząca ruchy dyfuzyjne wody w istocie białej, która zbudowana jest z włókien nerwowych wysyłających impulsy pomiędzy różnymi rejonami mózgu.
Jak powiedział doktor Gregory N. Barnes, dyrektor Children’s Autism Center w Louisville, autyzm to zaburzenie polegające na posiadaniu nieprawidłowych połączeń w mózgu. Dzięki DT-RMI wykrywane są te nieprawidłowe połączenia, które odpowiadają za objawy charakterystyczne dla dzieci w spektrum autyzmu, takie jak trudności w komunikacji społecznej i powtarzalność zachowań.
Jak zaznacza współautor prac nad nową metodą diagnozowania spektrum autyzmu, doktor Mohammed Khudri z University of Louisville, stworzony przez niego i naukowców z jego zespołu algorytm AI nauczony został identyfikacji odchyleń między różnymi obszarami mózgu. Dzięki temu można stwierdzić, czy pacjent znajduje się w spektrum autyzmu, czy też jego rozwój pod kątem neurologicznym przebiega prawidłowo.
Badacze za pomocą stworzonego przez siebie systemu przeanalizowali skany mózgu 226 dzieci liczących od 24 do 48 miesięcy życia. W tej grupie u 100 małych pacjentów rozwój przebiegał prawidłowo, a 126 z nich wykazywało objawy spektrum autyzmu. System diagnozował zaburzenia występujące w spektrum autyzmu z dokładnością 98,5 procent. Zdolność do diagnozowania spektrum u maluchów, które naprawdę się w nim znajdowały wynosiła 97 procent, natomiast zdolność do rozpoznawania dzieci nieposiadających zaburzeń autystycznych wynosiła 98 procent.
Jak wyjaśnia doktor Gregory N. Barnes, zamysł stawiania wczesnej diagnozy polega na wykorzystaniu plastyczności mózgu u małych dzieci i jego zdolności do unormowania funkcji dzięki prowadzonej terapii.
– Nasze podejście to postęp, który umożliwia wczesne diagnozowanie autyzmu u dzieci do 2. roku życia. Wierzymy, że interwencje terapeutyczne do trzeciego roku życia mogą prowadzić do lepszych wyników u tych dzieci, włączając w to lepsze możliwości uzyskiwania przez osoby z autyzmem większej niezależności i wyższego wskaźnika inteligencji (IQ) – powiedział doktor Mohammed Khudri.
Uczony dodał, że nowo opracowana metoda może umożliwić obniżenie kosztów związanych z diagnozowaniem i terapią dzieci w spektrum autyzmu. Z kolei doktor Barnes twierdzi, że psychologowie zaangażowani w diagnostykę i prowadzenie terapii dzieci w spektrum odciążeni zostaną o 30 procent. Aktualnie badacze dążą do uzyskania pozwoleń ze strony amerykańskiej Agencji do spraw Żywności i Leków (FDA) na wykorzystywanie stworzonego przez siebie systemu w praktyce.
Jak wskazują dane zebrane w tegorocznym raporcie dotyczącym zaburzeń autystycznych przez amerykańskie Centra Kontroli i Prewencji Chorób, mniej niż połowa dzieci otrzymuje diagnozę spektrum autyzmu przed ukończeniem 3. roku życia, natomiast 30 procent maluchów wykazujących symptomy spektrum żyje bez formalnego rozpoznania aż do 8. roku życia.
Wyniki badań nad najnowszym systemem diagnostyki spektrum autyzmu zaprezentowane zostaną podczas corocznego spotkania Towarzystwa Radiologicznego Ameryki Północnej (Radiological Society of North America – RSNA), które potrwa do 30 listopada.
Opracowano na podstawie:Nowy system sztucznej inteligencji znacznie szybciej diagnozuje autyzm u dzieci – niepelnosprawni.pl.