Naukowcy z USA opracowali nowy system sztucznej inteligencji (SI), który, analizując wyniki rezonansu magnetycznego mózgu, umożliwia szybką i wiarygodną diagnozę zaburzeń ze spektrum autyzmu u dzieci w wieku od 24 do 48 miesięcy. Wyniki tej innowacyjnej metody zostaną przedstawione podczas dorocznego spotkania Towarzystwa Radiologicznego Ameryki Północnej (Radiological Society of North America - RSNA), które odbędzie się w dniach 26-30 listopada w Chicago (USA).
Według najnowszego raportu z amerykańskiego CDC (Centra Kontroli i Prewencji Chorób) mniej niż połowa dzieci z zaburzeniami ze spektrum autyzmu otrzymuje diagnozę przed 3. rokiem życia, a 30% dzieci, które spełniają kryteria tych zaburzeń, nie otrzymuje formalnej diagnozy do 8. roku życia.
Koncentrując się na idei wczesnej diagnozy, zespół wielodyscyplinarny z University of Louisville w Kentucky opracował trzystopniowy system, wykorzystujący sztuczną inteligencję do analizy rezonansu magnetycznego mózgu za pomocą nowoczesnej techniki obrazowania tensora dyfuzji (DT-MRI). Metoda ta śledzi ruchy dyfuzyjne wody w istocie białej, zbudowanej z włókien nerwowych przesyłających sygnały pomiędzy różnymi obszarami mózgu.
Autyzm to przede wszystkim choroba nieprawidłowych połączeń w mózgu. DT-MRI pozwala identyfikować te nieprawidłowe połączenia, które przyczyniają się do objawów obecnych u dzieci z autyzmem, takich jak zaburzenia komunikacji społecznej i powtarzalne zachowania. Algorytm AI stworzony przez zespół został nauczony identyfikacji odchyleń w połączeniach między obszarami mózgu. W praktyce oznacza to, że system może skutecznie diagnozować, czy dziecko ma autyzm, czy też jest neurotypowe (o prawidłowej neurologii).
Badacze przetestowali swój system wykorzystując skany mózgu 226 dzieci w wieku od 24 do 48 miesięcy. W grupie badanej 100 dzieci rozwijało się prawidłowo, a 126 miało objawy autyzmu. Okazało się, że system diagnozował zaburzenia ze spektrum autyzmu z imponującą dokładnością wynoszącą 98,5%. Czułość badania, zdolność rozpoznawania autyzmu u dzieci faktycznie z nim zdiagnozowanych, wyniosła 97%, a swoistość, zdolność rozpoznawania zdrowych dzieci jako zdrowych, wyniosła 98%.
Profesor Barnes zwraca uwagę na ogromny postęp, który umożliwia wczesną diagnozę autyzmu u dzieci poniżej 2. roku życia. Wprowadzenie interwencji terapeutycznych do trzeciego roku życia może prowadzić do lepszych wyników u tych dzieci, w tym zwiększonej niezależności i wyższego wskaźnika inteligencji (IQ).
Nowy system może również obniżyć koszty związane z diagnozowaniem i terapią dzieci z autyzmem. Wykorzystanie tej metody może skutkować także zmniejszeniem o 30% obciążenia psychologów zaangażowanych w proces diagnostyczny.
Podsumowanie:
Aktualnie naukowcy starają się skomercjalizować swoją metodę i uzyskać odpowiednie zatwierdzenia od amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków (FDA) w celu wprowadzenia jej do praktyki.
Rozwój nowego systemu AI to przełom w diagnostyce autyzmu u dzieci. System może umożliwić wczesne wykrycie zaburzeń i rozpoczęcie odpowiedniej terapii. Nowa metoda może poprawić jakość życia osób z autyzmem i ich rodzin.