儿童眼睛中隐藏的模式可以揭示他们是否患有自闭症

深度学习 AI 模型可用于筛选孤独症根据一项新的研究，并检查病情的严重程度——人工智能可能需要的只是受试者视网膜的照片。

以往的研究将视网膜神经的变化与大脑结构的改变联系起来，以及从那里到自闭症谱系障碍(自闭症谱系障碍).有证据表明，通过中枢神经系统的相互联系，眼睛确实是大脑的窗口。

“患有ASD的个体具有结构性视网膜变化，可能反映大脑改变，包括通过胚胎和解剖学连接的视觉通路异常，”研究人员写在他们的新论文中。

“深度学习算法是否可以使用视网膜照片帮助客观筛查ASD和症状严重程度尚不清楚。

在这项研究中，来自韩国延世大学医学院的一个研究小组想看看人工智能是否可以在视网膜模式中发现ASD。一、模型接受过培训人工智能被告知受试者是否患有自闭症的图像。

然后，人工智能被要求分析958名儿童和青少年的视网膜，平均年龄为7.8岁，其中一半是被诊断患有自闭症.它在识别自闭症患者和没有自闭症患者方面取得了满分。

人工智能在从视网膜照片中预测症状严重程度方面并不那么好——它只在48-66%的时间内准确。尽管如此，这里还是有很大的潜力可以帮助孩子们在更早的年龄获得有用的评估，等待时间更短.

在这种情况下，研究人员将训练数据限制在4至18岁的儿童和青少年身上，但他们认为它也可以适用于更年幼的孩子 - 这是未来的研究可能能够研究的东西。

“这个问题仍未得到探索，因为我们样本中最年轻的年龄组是四岁。写研究人员。“自闭症谱系障碍患者的视网膜改变甚至可能在视网膜成熟之前就表现出来。”

在一项研究中去年出版，研究人员能够将视网膜对光的反应与以下病例联系起来注意力缺陷多动障碍(多动症）和自闭症谱系障碍（ASD），这是眼睛如何充当个人大脑活动的一面镜子的另一个例子。

周围每 36 人中就有一人根据八岁儿童的患病率，被认为是自闭症——尽早意识到这一诊断可以对年轻人了解自己和穿越世界产生巨大影响。

“这项研究的结果表明，视网膜照片可以作为筛查自闭症和症状严重程度的客观方法的可行候选者。写研究人员。

该研究已发表在JAMA网络开放.

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