Logran con inteligencia artificial diagnosticar El Autismo

Uno de los avances científicos más importantes en inteligencia artificial se acerca a finales de 2023. Un estudio publicado en la revista JAMA Network Open muestra que una nueva tecnología de inteligencia artificial puede diagnosticar el autismo en niños con un 100% de precisión basándose en imágenes de sus ojos.

En un artículo publicado recientemente, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei en Corea del Sur explicaron que el equipo fotografió las retinas de 958 niños de entre 4 y 8 años.

El siguiente paso fue tomar fotografías de retina para un total de 1.890 imágenes. El artículo explica que a la mitad de los participantes se les diagnosticó trastorno del espectro autista (TEA), mientras que la otra mitad eran participantes de control de la misma edad y sexo.

La gravedad de los síntomas del TEA se evaluó mediante la Lista de verificación de diagnóstico de autismo – Segunda edición (ADOS-2) y la Escala de capacidad de respuesta social – Segunda edición (SRS-2) puntuación 2) puntuaciones de gravedad ajustadas.

Inteligencia artificial para diagnosticar Autismo

Finalmente, se entrenó un algoritmo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo, la red neuronal convolucional, en el 85% de las imágenes de la retina y las puntuaciones de gravedad de los síntomas, todo lo cual ayudó al algoritmo a construir un modelo en el que basar su diagnóstico.

¿Y qué pasa con el 15% restante de las imágenes? En este caso, se almacenó para que los investigadores pudieran realizar pruebas.

Se dice que la evaluación del estudio se basa en una nueva técnica desarrollada por investigadores británicos que puede obtener información sobre el cerebro mirando la parte posterior del ojo, donde se conectan la retina y el nervio óptico.

Disco, óptico. Este método podría conducir al desarrollo de un método no invasivo para diagnosticar rápidamente las conmociones cerebrales irradiando la retina con un láser seguro para los ojos.

En ese momento, todos los científicos quedaron sorprendidos. Porque durante la fase de prueba de este estudio, la IA pudo detectar el autismo en los hijos de los participantes con un 100% de precisión.

El área promedio bajo la curva característica operativa del receptor (curva ROC) de la IA para detectar trastornos en un conjunto de pruebas de imagen de 1,00 (esta curva varía de 0 a 1) permite la selección de niños diagnosticados con TEA.

Por tanto, un modelo cuyas predicciones sean 100% erróneas tendrá una curva de 0,0.

Trastorno del espectro autista, diagnosticado con la IA

Si una predicción es 100% precisa, tendrá una curva de 1,0, lo que indica que las predicciones de la IA en el estudio fueron muy precisas y sin errores. De hecho, no hubo una disminución significativa en la curva promedio incluso cuando se eliminó el 95% de la parte más importante de la imagen (el área sin el disco óptico).

Explican en su trabajo: Nuestro modelo mostró resultados prometedores al distinguir entre TEA y niños con discapacidades del desarrollo (TD) utilizando fotografías de retina, lo que sugiere que los cambios retinianos en el TEA pueden tener un valor potencial como biomarcador.

Curiosamente, el modelo produjo un AUROC promedio de 1,00 utilizando solo el 10 % de las imágenes del disco óptico, lo que indica que esta región es importante para distinguir el TEA del TD.

Nuestros resultados sugieren que la fotografía de retina puede proporcionar información adicional sobre la gravedad de los síntomas.

Descubrimos que sólo se podía lograr una clasificación factible para las puntuaciones ADOS-2 y no para las puntuaciones SRS-2.

Esto puede deberse a que el ADOS-2 lo completan profesionales capacitados con tiempo suficiente para la evaluación, mientras que el SRS-2 generalmente lo completan los proveedores de atención médica en decenas de minutos.

Diagnosticado de TEA con inteligencia artificial

Por tanto, el primero mostrará con mayor precisión la gravedad de cada persona que el segundo. Aunque se necesitan investigaciones futuras para determinar la generalización, nuestro estudio tiene el potencial de desarrollar una herramienta de detección objetiva para el TEA que pueda ayudar a abordar los desafíos actuales, como la falta de disponibilidad de evaluaciones psiquiátricas infantiles especializadas debido a los recursos limitados.

Este es un paso importante para esto, La presentación concluye recordando a los participantes que el estudio tiene al menos 4 años y confirmando que, a partir de esa edad, los modelos basados ​​en IA pueden utilizarse como herramientas de detección objetiva. ¿Y por qué no antes? Debido a que las retinas de los recién nacidos continúan creciendo hasta los 4 años, se necesita más investigación para determinar si esta herramienta es precisa en participantes más jóvenes.