Новое исследование, проведенное корейскими учеными, показало, что системы глубокого обучения способны диагностировать расстройство аутистического спектра (РАС) у детей и оценивать выраженность симптомов, анализируя изображения их сетчатки.
Расстройство аутистического спектра (РАС) проявляется в двух ключевых сферах: в сложностях с социальным взаимодействием и в наличии ограниченного, повторяющегося поведения или узких интересов.
По данным По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США, заболеваемость аутизмом наблюдается у одного из тридцати шести детей. При этом у мальчиков этот показатель в среднем в три с половиной раза выше, чем у девочек. В России, согласно информации Минздрава, распространенность расстройств аутистического спектра оценивается примерно в 1% среди детей. Вероятно, в дальнейшем эта цифра увеличится, поскольку доля детей с РАС, как правило, возрастает в процессе вестернизации.
В прошлом году исследователи из Стэнфордского университета создали алгоритм искусственного интеллекта, способный диагностировать аутизм. Для этого он анализировал данные, полученные в результате магнитно-резонансной томографии (МРТ), которая фиксирует активность мозга. Затем ИИ изучал нейронные импульсы, имеющие столь же уникальные и индивидуальные характеристики, как и отпечатки пальцев человека. При этом, несмотря на их индивидуальность, они демонстрируют групповые особенности, позволяющие их классифицировать и разделять. В ходе исследования, в котором приняли участие 1100 пациентов, ИИ с точностью 82% смог выделить группу людей, диагноз аутизма у которых был подтвержден врачами.
Недавно исследователи из Медицинского колледжа Университета Ёнсе, расположенного в Южной Корее, представили способ диагностики расстройств аутистического спектра (РАС) и оценки выраженности симптомов у детей. Для этого используется анализ изображений сетчатки глаза, обработанных алгоритмом искусственного интеллекта. Результаты опубликовали в JAMA Network Open.
В исследование приняли участие 958 человек, чей средний возраст составил 7,8 года. Участники были распределены на две группы численностью 479 человек: одна включала детей с признаками расстройства, а другая – детей, имеющих нормальное развитие. В результате ученые получили 1890 изображений глаз, по 945 в каждой группе.
Оценку выраженности симптомов проводили с использованием ADOS-2 — шкалы диагностического обследования при аутизме, являющейся общепризнанным международным стандартом для тестирования расстройств аутистического спектра. Помимо этого, исследователи применяли шкалу SRS-2, которая оценивает социальные навыки, такие как общение, мотивация и социальное восприятие.
Для обучения сверточной нейронной сети использовали 85% изображений сетчатки и данные о результатах тестов, оценивающих выраженность симптомов. Эти данные были применены для создания моделей, предназначенных для диагностики РАС и определения степени тяжести симптомов. Оставшиеся 15% изображений были зарезервированы для проверки.
Для определения риска аутизма (РАС) система ИИ могла выбирать изображения детей, используя параметр AUROC, который достигал значения 1,0. Диапазон значений AUROC простирается от единицы до нуля. Модель, дающая прогнозы, которые абсолютно не соответствуют действительности, характеризуется AUROC, равным 0,0; напротив, модель, демонстрирующая 100%-ную точность прогнозов, имеет AUROC, равный 1,0, что свидетельствует о полной достоверности предсказаний ИИ. Даже при удалении 95% наименее значимых участков изображения, исключая область диска зрительного нерва, не было зафиксировано существенного уменьшения среднего значения AUROC.
«Авторы отметили, что их модели продемонстрировали многообещающие результаты в определении различий между детьми с расстройствами аутистического спектра и детьми, развивающимися нормально. Примечательно, что при использовании всего 10% изображения, содержащего диск зрительного нерва, модели сохранили среднее значение AUROC на уровне 1,00. Это свидетельствует о значимости данной области для выявления отличий между детьми с нормальным развитием и детьми, имеющими особенности.
Средний показатель AUROC, оценивающий выраженность симптомов, составил 0,74. Следует отметить, что значения AUROC в диапазоне от 0,7 до 0,8 расцениваются как «приемлемые», а от 0,8 до 0,9 — как «отличные».
«Согласно полученным нами данным, снимки сетчатки способны предоставить сведения о степени выраженности симптомов расстройства аутистического спектра. Мы установили, что возможность проведения классификации оказалась возможной только для показателей по шкале ADOS-2, но не для баллов SRS-2. Вероятно, это объясняется тем, что ADOS-2 проводится квалифицированным специалистом, располагающим достаточным временем для оценки, в то время как SRS-2 обычно заполняется опекуном в течение короткого промежутка времени. Следовательно, первое из этих измерений точнее отражает степень тяжести состояния, чем второе», — заявили исследователи.
Авторы утверждают, что модель искусственного интеллекта можно использовать как средство беспристрастного скрининга для детей с четырех лет. Учитывая, что сетчатка глаза продолжает развиваться до этого возраста, необходимы дополнительные исследования, чтобы определить, насколько эффективен этот инструмент для детей младшего возраста.
Ранее исследователи использовали методы неинвазивной визуализации мозга выяснили, установлено, что аутисты нечасто поддерживают зрительный контакт, поскольку у людей с расстройствами аутистического спектра при взгляде в глаза активность дорсальной области теменной коры снижается. Это изменение может быть использовано в качестве диагностического признака РАС.