韓国の延世大学医科大学の科学者は、深層学習に基づいた革新的な AI モデルを開発しました。このモデルは、網膜画像を分析して自閉症スペクトラム障害 (ASD) を識別するようにトレーニングされています。この革新的な方法は、網膜神経の変化と異常な脳構造の間の発見された関連性に依存しており、目が脳への窓として機能する可能性があることを示唆しています。
AIは自閉症を検出すべきだ
AI モデルは、自閉症と診断されたユーザーと自閉症ではないユーザーの網膜画像を含むデータセットで慎重にトレーニングされました。このトレーニングは、AI が網膜画像内の ASD に関連する特定のパターンを認識して学習するために不可欠でした。
テストでは、AIは驚くべき精度を示しました。彼女は、958 人の子供と青少年からなる多様なグループの自閉症の存在を完全に特定することができ、その半数は ASD と診断されました。参加者の平均年齢は 7.8 歳で、幅広い発達段階をカバーしていました。
AI は ASD の検出においては優れた仕事をしましたが、症状の重症度の評価におけるパフォーマンスはそれほど一貫していませんでした。症状の重症度の予測精度は 48 ～ 66% の範囲であり、この技術のこの側面ではさらなる改良の必要性が示唆されています。
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さらなる研究が必要
この AI を活用した方法の主な利点は、より早期に、より効率的に自閉症を診断できる可能性があることです。 ASD に対処する場合、早期診断は、影響を受ける人々の生活の質を大幅に改善するタイムリーな介入を可能にする可能性があるため、非常に重要です。研究者らは、この技術はさらに幼い子供たちにも応用できる可能性があると考えており、今後の研究でこの仮説が探究される可能性があるとしている。
この研究は結果において孤立したものではありません。これまでの研究では、光に対する網膜の反応がADHDやASDなどの症状と関連付けられており、脳活動の指標としての網膜の役割がさらに裏付けられている。 8歳児の自閉症有病率は36人に1人と推定されており、このような診断ツールの意義は非常に大きく、自閉症の早期発見のための非侵襲的で効率的な方法を提供します。
出典：「網膜写真を使用して自閉症と症状の重症度をスクリーニングするためのディープアンサンブルの開発」（JAMAネットワークオープン、2023年）