延世大学医学部：研究により、AIは目の写真を検査することで子供の自閉症を100％の精度で診断できることが判明

研究者たちは子供たちの網膜の写真を撮り、ディープラーニング人工知能アルゴリズムを使用して検査したところ、自閉症の診断が100％正確であることがわかり、驚いた。この研究結果は、特に児童精神科の専門家が限られている場合に、早期診断のための客観的なスクリーニングツールとして AI を使用することを支持するものである。

人工知能アルゴリズムを使用してスクリーニングする方法を学んだ後、彼らは自閉症の診断の精度が100％であることに驚きました。この研究結果は、特に児童精神科の専門家が限られている場合に、早期診断のための客観的なスクリーニングツールとして AI を使用することを支持するものである。

目の奥では、網膜と視神経が視神経乳頭でつながっています。視神経乳頭は中枢神経系の延長であり、脳への窓でもあります。研究者たちは、視神経乳頭が体のこの部分に簡単かつ非侵襲的にアクセスできる能力を活用して、脳に関する重要な情報を取得し始めています。

最近、英国の研究者らは、目に安全なレーザーを網膜に照射することで脳震盪を迅速に診断する非侵襲的な方法を開発した。現在、韓国の延世大学医学部の研究者らは、人工知能アルゴリズムでスクリーニングした網膜画像を使用して、子供の自閉症スペクトラム障害（ASD）と症状の重症度を診断する方法を開発した。

研究者らは平均年齢7.8歳の958人の参加者を募集し、彼らの網膜を撮影し、合計1,890枚の画像を入手した。参加者の半数は自閉症と診断され、残りの半数は年齢と性別が一致する対照群であった。自閉症症状の重症度は、自閉症診断観察スケジュール第2版（ADOS-2）の較正重症度スコアと社会的応答性尺度第2版（SRS-2）スコアを使用して評価されました。

畳み込みニューラル ネットワーク (ディープラーニング アルゴリズム) を、網膜画像と症状の重症度テスト スコアの 85% を使用してトレーニングし、ASD と ASD 症状の重症度をスクリーニングするためのモデルを構築しました。残りの 15% の画像はテスト用に予約されています。

テスト画像セットで ASD スクリーニングを実行すると、AI は受信者動作特性曲線 (AUROC) の平均下面積が 1.00 の ASD と診断された子供を選び出すことができました。 AUROC の範囲は 0 ～ 1 です。100% 誤って予測するモデルの AUROC 値は 0.0 です。 100% 正確に予測するモデルの AUROC 値は 1.0 になります。画像内の最も重要でない領域の 95% (視神経乳頭を除く) を削除しても、平均 AUROC は大幅に低下しませんでした。

「私たちのモデルは、網膜写真を使用してASDとTD（定型発達児）を区別するのに優れた性能を示しており、ASDにおける網膜の変化には潜在的なバイオマーカー価値がある可能性があることを示唆している」と研究者らは述べた。 「興味深いことに、モデルは視神経乳頭を含む画像のわずか10％を使用して平均AUROC値1.00を維持しました。これは、この領域がASDとTDを区別するために重要であることを示唆しています。」

症状の重症度の平均 AUROC 値は 0.74 で、AUROC 値が 0.7 ～ 0.8 の場合は「許容可能」、AUROC 値が 0.8 ～ 0.9 の場合は「良好」となります。

「私たちの研究結果は、網膜写真が症状の重症度に関する追加情報を提供する可能性があることを示唆している」と研究者らは述べた。 「ADOS-2 スコアのみが実行可能な分類を提供できることが分かりましたが、SRS-2 スコアはそうではありませんでした。これは、ADOS-2 は訓練を受けた専門家が十分な時間をかけて評価を行うのに対し、SRS-2 は通常、介護者が数十分以内に完了するため、前者の方が後者よりも正確に人の重症度を反映する可能性があるからと考えられます。」

この研究に参加した最年少の参加者はわずか4歳だった。研究者らは、研究結果に基づき、AIベースのモデルはこの年齢層から客観的なスクリーニングツールとして使用できる可能性があると述べている。新生児の網膜は4歳まで成長し続けるため、このツールが4歳未満の被験者にも正確に使用できるかどうかを判断するには、さらなる研究が必要です。

「一般化の可能性を判断するには今後の研究が必要だが、今回の研究は、ASDの客観的なスクリーニングツールの開発に向けた注目すべき一歩であり、限られたリソースによる専門的な児童精神医学的評価へのアクセスの欠如など、差し迫った問題に対処するのに役立つ可能性がある」と研究者らは述べた。

この研究はJAMA Network Openに掲載されました。

cnBetaより