Nowo opracowany system sztucznej inteligencji po przeanalizowaniu wyników rezonansu magnetycznego jest w stanie postawić wiarygodną diagnozę zaburzeń ze spektrum autyzmu u dzieci w wieku 24-48 miesięcy. Jak powiedział autor badania, idea nowej metody wykorzystuje plastyczność mózgu u młodszych dzieci, a także jego zdolności do normalizacji funkcjonowania pod wpływem terapii. Naukowcy chcą uzyskać odpowiednie pozwolenia na wprowadzenie nowej metody diagnozowania tego zaburzenia, a następnie będą dążyć do jej skomercjalizowania.
Szybsza diagnoza autyzmu u dzieci dzięki nowej metodzie
Nowa metoda została opracowana przez wielodyscyplinarny zespół z University of Louisville w Kentucky w Stanach Zjednoczonych. Stworzył on trzystopniowy system, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy wyników badania mózgu przy użyciu nowoczesnej techniki rezonansu magnetycznego, jest to tzw. obrazowanie tensora dyfuzji (DT-MRI). Metoda ta polega na śledzeniu ruchów dyfuzyjnych wody w istocie białej, zbudowanej z włókien nerwowych, które przesyłają sygnały pomiędzy różnymi obszarami mózgu.
„Autyzm jest przede wszystkim chorobą 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” – zauważył współautor pracy prof. neurologii Gregory N. Barnes, dyrektor Norton Children's Autism Center w Louisville (USA).
Jak działa stworzony algorytm diagnozujący autyzm?
Algorytm sztucznej inteligencji stworzony przez zespół doktora Mohameda Khudri z University of Louisville został nauczony odpowiedniego identyfikowania odchyleń w obrębie połączeń między różnymi obszarami mózgu. Dzięki temu możliwe jest diagnozowanie autyzmu u dziecka (lub potwierdzenie, że należy do grupy osób neurotypowych). „Nasz algorytm jest szkolony, aby identyfikować obszary odstępstw w celu diagnozy, czy dana osoba jest osobą autystyczną czy neurotypową” – powiedział dr Khudri.
Nowo opracowany system został zastosowany w analizie skanów mózgu wykonanych z użyciem DT-MRI u 226 dzieci w wieku 24-48 miesięcy. W grupie badanych dzieci 100 z nich rozwijało się prawidłowo, natomiast u 126 występowały objawy autyzmu. System sztucznej inteligencji osiągnął dokładność na poziomie 98,5 procent w diagnozie spektrum autyzmu. „Nasze podejście to postęp, który umożliwia wczesne diagnozowanie autyzmu u dzieci do 2. roku życia. Wierzymy, że interwencje terapeutyczne do trzeciego roku życia mogą prowadzić do lepszych wyników u tych dzieci, włączając w to lepsze możliwości uzyskiwania przez osoby z autyzmem większej niezależności i wyższego wskaźnika inteligencji (IQ)” – powiedział współautor badania.
Diagnoza autyzmu w przyszłości może być szybsza i tańsza
Według raportu CDC z 2023 roku, mniej niż 50 procent dzieci z diagnozą zaburzeń ze spektrum autyzmu przeszło ocenę rozwojową przed ukończeniem trzeciego roku życia. Co więcej, 30 procent dzieci, które spełniają kryteria zaburzeń ze spektrum autyzmu, nie otrzymało oficjalnej diagnozy do ukończenia ósmego roku życia.
Opracowany system z użyciem sztucznej inteligencji generuje kompleksowy raport, w którym opisane są dotknięte ścieżki nerwowe, przewidywany wpływ na funkcjonowanie mózgu i stopień nasilenia. Te wszystkie składowe mogą wspomagać wczesne interwencje terapeutyczne. Autorzy badania są również zdania, że dzięki wykorzystywaniu nowej metody możliwe będzie ograniczenie kosztów związanych z diagnozowaniem autyzmu u dzieci. Przełoży się to także na mniejsze obciążenie psychologów, którzy aktualnie są zaangażowani w proces diagnostyczny.
Czytaj też:
Zaburzenia i choroby psychiczne to nie to samo. Czym się różnią i jakie są ich przyczyny, objawy i leczenieCzytaj też:
Psychiatra dziecięcy: „Raz nadmiernie pobudzony, raz wpada w depresję: to może być ChAD”