Wissenschaftler des Yonsei University College of Medicine in Südkorea haben ein revolutionäres KI-Modell entwickelt, das auf Tiefenlernen basiert. Dieses Modell wird darauf trainiert, Retinabilder zu analysieren, um Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) zu identifizieren. Diese innovative Methode stützt sich auf die entdeckte Verbindung zwischen Veränderungen in den Netzhautnerven und abweichenden Gehirnstrukturen, was darauf hindeutet, dass das Auge als ein Fenster zum Gehirn dienen könnte.
KI soll Autismus erkennen
Das KI-Modell wurde sorgfältig mit einem Datensatz trainiert, der Retinabilder von diagnostizierten Nutzenden mit Autismus und solchen ohne die Erkrankung umfasst. Dieses Training war essentiell, damit die KI spezifische Muster, die mit ASS in Verbindung stehen, in den Retinabildern erkennen und lernen konnte.
Bei Tests zeigte die KI eine bemerkenswerte Genauigkeit. Sie konnte perfekt das Vorhandensein von Autismus in einer diversen Gruppe von 958 Kindern und Jugendlichen identifizieren, von denen die Hälfte mit ASS diagnostiziert wurde. Das Durchschnittsalter der Teilnehmenden lag bei 7,8 Jahren und umfasste ein breites Spektrum an Entwicklungsstadien.
Während die KI im Erkennen von ASS hervorragende Arbeit leistete, war ihre Leistung bei der Beurteilung der Schwere der Symptome weniger konstant. Die Genauigkeit bei der Vorhersage der Symptom-Schwere lag zwischen 48 und 66 Prozent, was auf einen Bedarf an weiterer Verfeinerung in diesem Aspekt der Technologie hindeutet.
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Weitere Studien nötig
Der Hauptvorteil dieser KI-getriebenen Methode liegt in der Möglichkeit einer früheren und effizienteren Autismus-Diagnose. Eine frühzeitige Diagnose ist entscheidend im Umgang mit ASS, da sie rechtzeitige Interventionen ermöglichen kann, die die Lebensqualität der Betroffenen deutlich verbessern. Die Forschenden glauben, dass diese Technologie möglicherweise auch auf noch jüngere Kinder angewendet werden könnte, eine Hypothese, die zukünftige Studien untersuchen könnten.
Die Studie steht nicht isoliert da in ihren Ergebnissen. Frühere Forschungen haben die Reaktion der Retina auf Licht mit Zuständen wie ADHS und ASS in Verbindung gebracht, was die Rolle der Retina als Indikator für Gehirnaktivität weiter unterstützt. Mit einer geschätzten Autismus-Prävalenz von eins zu 36 unter Achtjährigen sind die Implikationen eines solchen diagnostischen Werkzeugs enorm und bieten eine nicht-invasive und effiziente Methode für die frühzeitige Erkennung von Autismus.
Quelle: „Development of Deep Ensembles to Screen for Autism and Symptom Severity Using Retinal Photographs“ (JAMA Network Open, 2023)
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