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人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症,准确率达100%

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发表于 2023-12-22 14:29:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
IT之家 12 月 21 日消息,韩国延世大学医学院的研究人员近日取得一项突破:利用深度学习人工智能算法分析儿童视网膜照片,竟然实现了对自闭症谱系障碍(ASD)的诊断,准确率高达 100%。




自闭症谱系障碍是一种神经发育障碍,儿童患者通常会在社交沟通、重复行为和兴趣方面表现出异常。早期诊断对于干预治疗至关重要,但目前自闭症的诊断主要依靠行为观察和专业评估,耗时费力,且受主观因素影响较大。
这项研究为自闭症诊断开辟了新的可能。研究人员招募了 958 名平均年龄为 7.8 岁的参与者,其中一半患有自闭症,另一半为发育正常的对照组。他们拍摄了所有参与者的视网膜照片,并通过深度学习算法分析照片与症状严重程度评分之间的关联。
令人惊讶的是,该算法在测试阶段表现出了惊人的准确度,成功识别出所有自闭症患儿,准确率达到 100%。即使剔除图像中 95% 最不重要的区域(仅保留视盘区域),算法的准确率也依然保持稳定,表明视盘区域对于区分自闭症至关重要。
IT之家注意到,除了诊断准确率之外,该算法还能够评估自闭症的症状严重程度,平均准确率达到 0.74。研究人员指出,这个数值处于“可接受”的范围,0.8 至 0.9 为“优秀”。
值得一提的是,参与研究的儿童年龄最小只有四岁,这表明基于 AI 的模型可以从这个年龄段开始作为一种客观的筛查工具。由于新生儿的视网膜直到四岁才会停止发育,因此还需要进一步的研究来确定该工具是否适用于更小的儿童。
这项研究成果于近日发表在权威医学期刊《JAMA Network Open》上,为自闭症的诊断和治疗领域带来新的希望。


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