Göz Resimlerinden Otizm Teşhisi | Yapay Zeka

Araştırma, OSB'yi taramak ve retina fotoğraflarına dayanarak semptom şiddetini değerlendirmek için derin öğrenme algoritmalarını içeriyor. Otizm spektrum bozukluğunun (OSB) teşhisi, kaynak kısıtlamaları, özellikle de değerlendirmeler için eğitimli profesyonellerin eksikliği nedeniyle zorluklarla karşı karşıya kalıyor. OSB'li kişiler retinada yapısal değişiklikler sergiliyor. Bu, embriyonik ve anatomik bağlantılardan kaynaklanan görsel yoldaki anormallikler de dahil olmak üzere, altta yatan beyin değişikliklerini yansıtıyor olabilir. Bu tür testleri daha erişilebilir ve güvenilir hale getirmeyi amaçlayan Kore'deki araştırmacılar, OSB'yi objektif bir şekilde taramak ve retina fotoğraflarına dayanarak semptom şiddetini değerlendirmek için derin öğrenme algoritmalarını kullanan bir çözüm geliştirdi. Genişletilmiş katılımcı havuzuna sahip araştırmacılar tarafından derin topluluk modelleri oluşturuldu. Ek olarak, bunların pediatrik popülasyondaki potansiyel uygulanabilirliği sıralı yaşa dayalı modelleme yoluyla değerlendirildi. Ekibin çalışmasına ilişkin ayrıntılar Jama Network Open dergisinde yayınlandı.

Detaylı süreç

OSB, sosyal iletişim bozukluğu ve kısıtlı ve tekrarlayan davranış veya ilgiler olmak üzere iki temel semptom kategorisiyle karşımıza çıkıyor. 2020 itibariyle, ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri OSB yaygınlığının 36 kişide 1 olduğunu tahmin ediyor. Araştırmacılara göre bu rakam, potansiyel olarak kamuoyunda, tıp pratisyenlerinde ve araştırma çevrelerinde yükselen farkındalığa atfedilerek artıyor. Çalışma, 19 yaşın altındaki 958 katılımcının gözünün toplam 1890 retina fotoğrafını içeriyordu. Katılımcılar, Nisan ve Ekim 2022 tarihleri arasında Kore'deki Yonsei Üniversitesi Tıp Fakültesi, Severance Hastanesi, Çocuk ve Ergen Psikiyatrisi Bölümü'nden seçildi. Ayrıca ekip, tipik gelişime (TD) sahip kontrol katılımcılarının yaş ve cinsiyetleriyle eşleşen retina fotoğraflarını topladı. Bu retrospektif koleksiyon, Aralık 2007'den Şubat 2023'e kadar hastanenin Göz Hastalıkları Bölümü'nde yer aldı. Bu verileri kullanan ekip, OSB taraması ve semptom şiddetini değerlendirmeye yönelik modelleri eğitmek amacıyla kıvrımlı bir sinir ağı ve derin bir öğrenme algoritması oluşturdu. Bu eğitim, retina görüntülerinin yüzde 85'ini ve semptom şiddeti testlerinden elde edilen karşılık gelen puanları içeriyordu. Daha sonra görüntülerin geri kalan yüzde 15'i özellikle test amacıyla ayrıldı. OSB semptomlarının ciddiyeti, Otizm Tanısal Gözlem Çizelgesi -İkinci Baskı (ADOS-2) ve Sosyal Duyarlılık Ölçeği - İkinci Baskı (SRS-2)'dan kalibre edilmiş şiddet puanları aracılığıyla ölçüldü.

Teşvik edici sonuçlar

Yapılan değerlendirmede AI modeli, OSB tanısı alan çocukları doğru bir şekilde tanımlama yeteneği göstererek, değerleri 0 ila 1 arasında değişen alıcı işletim karakteristiği (AUROC) eğrisi altında 1,00 ortalama alan elde etti (0, tahminlerin tamamen yanlış olduğu bir modeli belirtirken 1, tahminlerin yüzde 100 doğru olduğu bir modeli belirtir). Araştırmacılara göre, mevcut çalışmada yapay zekanın tahminleri yüzde 100 doğruluğa ulaştı ve görüntünün en az önemli alanlarının (optik disk hariç) yüzde 95'i kaldırıldıktan sonra bile ortalama AUROC'ta önemli bir düşüş olmadı. "Modellerimiz, retina fotoğraflarını kullanarak OSB ile TD arasında ayrım yapma konusunda umut verici bir performansa sahipti; bu, OSB'deki retinal değişikliklerin biyobelirteçler olarak potansiyel değere sahip olabileceğini ima ediyor. İlginç bir şekilde, bu modeller, optik diski içeren görüntünün yalnızca %10'unu kullanarak 1,00'lik ortalama AUROC'yi korudu. Bu, bu alanın OSB'yi TD'den ayırmak için çok önemli olduğunu gösteriyor" Araştırmacılar, retina fotoğraflarından elde edilen bulguların semptom şiddeti hakkında potansiyel ek bilgiler gösterdiğini belirtti. Uygun sınıflandırmanın SRS-2 puanları için değil, yalnızca ADOS-2 puanları için mümkün olduğu görüldü. Bu ayrım, ADOS-2 değerlendirmelerinin, değerlendirme için yeterli süreye sahip eğitimli profesyoneller tarafından yapılmasından kaynaklanabilir. Ekibe göre SRS-2 değerlendirmeleri genellikle bakıcılar tarafından daha kısa bir zaman diliminde tamamlanırken, potansiyel olarak şiddet durumunun daha az kesin bir değerlendirmesiyle sonuçlanabiliyor. Genelleme yapabilmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulsa da araştırmacılar, çalışmalarının OSB için objektif tarama araçları oluşturmada önemli bir ilerlemeye işaret ettiğini belirtiyor. Bu araçlar, kaynak kısıtlamaları nedeniyle uzmanlaşmış çocuk psikiyatrisi değerlendirmelerine sınırlı erişim gibi acil endişeleri hafifletebilir.