Remiantis naujais tyrimais, gilaus mokymosi dirbtinio intelekto modeliai gali būti naudojami autizmui nustatyti ir šios diagnozės sunkumui patikrinti – ir viskas, ko gali prireikti dirbtiniam intelektui, yra tiriamojo akies tinklainės nuotrauka, rašo „Science Alert“.

Ankstesniuose tyrimuose tinklainės nervų pokyčiai buvo siejami su pakitusiomis smegenų struktūromis, o šios – su autizmo spektro sutrikimu (ASS).

„Turintiems ASS būdingi struktūriniai tinklainės pokyčiai, kurie gali atspindėti smegenų pakitimus“, – savo naujame straipsnyje rašo mokslininkai.

Šiame tyrime Korėjos Yonsei universiteto Medicinos koledžo komanda norėjo išsiaiškinti, ar dirbtinis intelektas gali pastebėti ASS pagal tinklainės nuotraukas. Pirmiausia modelis buvo apmokytas pagal nuotraukas, kuriose dirbtiniam intelektui buvo pasakyta, ar tiriamasis turi autizmo spektro sutrikimą, ar ne.

Tada dirbtinio intelekto buvo paprašyta išanalizuoti 958 vaikų ir paauglių, kurių bendras amžiaus vidurkis buvo 7,8 metų, iš kurių pusei buvo diagnozuotas autizmas, tinklaines. Jam pavyko puikiai atpažinti autizmo spektro sutrikimą turinčius ir neturinčius asmenis.

Pagal tinklainės nuotraukas dirbtinis intelektas ne taip gerai nuspėjo simptomų sunkumą – jis buvo tikslus tik 48-66 proc. atvejų. Vis dėlto čia yra daug galimybių padėti vaikams gauti naudingą įvertinimą ankstesniame amžiuje.

Šiuo atveju tyrėjai apsiribojo tik 4-18 metų amžiaus vaikų ir paauglių mokymo duomenimis, tačiau jie mano, kad tai galėtų veikti ir su dar jaunesniais vaikais.

Pernai paskelbtame tyrime mokslininkams pavyko susieti tinklainės reakciją į šviesą su dėmesio trūkumo ir hiperaktyvumo sindromo (ADHD) ir ASS atvejais – tai dar vienas pavyzdys, kaip akys gali veikti kaip savotiškas veidrodis, atspindintis individo smegenų veiklą.

„Šio tyrimo rezultatai leidžia manyti, kad tinklainės nuotraukos gali būti tinkamas kandidatas į objektyvų autizmo ir galbūt simptomų sunkumo nustatymo metodą“, – rašo tyrėjai.

Tyrimas paskelbtas žurnale „JAMA Network Open“.

Komentarai ()