Исследователи из Медицинского колледжа Университета Йонсей в Южной Корее разработали метод диагностики аутизма у детей с помощью изображений сетчатки глаза. Изображения сетчатки глаза проверяли с помощью алгоритма глубокого обучения ИИ, который со 100% точностью выделил изображения, которые принадлежали детям с аутизмом.

Чтобы построить модели для скрининга аутизма и тяжести его симптомов, конволюционная нейронная сеть была предварительно обучена на изображениях сетчатки глаза детей с аутизмом и баллах при тестировании на тяжесть симптомов. 

Для этого исследователи набрали 958 участников со средним возрастом 7-8 лет и сфотографировали их сетчатку, получив в общей сложности 1890 изображений. Тяжесть симптомов расстройства аутистического спектра оценивалась с помощью калиброванной шкалы тяжести Autism Diagnostic Observation Schedule — Second Edition (ADOS-2) и шкалы социальной отзывчивости Social Responsiveness Scale — Second Edition (SRS-2).

Для скрининга на аутизм на тестовом наборе изображений ИИ отобрал детей с диагнозом аутизм со 100% точностью.

Обученные модели показали многообещающую эффективность в дифференциации между ASD (расстройство аутистического спектра) и TD (дети с типичным развитием) по фотографиям сетчатки, что говорит о том, что изменения сетчатки при ASD могут иметь потенциальную ценность в качестве биомаркеров. Кроме того, ИИ показал хорошие результаты даже тогда, когда ему предоставили только 10% от изображения, но с обязательным захватом диска зрительного нерва. Этот факт указал на то, что эта область имеет решающее значение для отличия ASD от TD.

Участниками исследования были дети от четырех лет. Основываясь на полученных результатах, исследователи утверждают, что их модель на основе ИИ может использоваться в качестве объективного скринингового инструмента, начиная с этого возраста. Поскольку сетчатка новорожденного продолжает расти до четырех лет, необходимы дальнейшие исследования, чтобы выяснить, будет ли этот инструмент точным для участников младше этого возраста.

Исследование было опубликовано в журнале JAMA Network Open.