Sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej zaawansowana, a najnowsze odkrycia naukowców z USA pokazują, że może ona pomóc w diagnozowaniu zaburzeń ze spektrum autyzmu u małych dzieci. Opracowali oni innowacyjny system oparty na AI, który analizuje wyniki rezonansu magnetycznego mózgu. Badania wykazały, że jest on w stanie postawić prawidłową diagnozę dla dzieci w wieku od 24 do 48 miesięcy.
Naukowcy przedstawią wyniki swoich badań na dorocznym zjeździe Radiological Society of North America (RSNA), który będzie miał miejsce w Chicago (USA) pomiędzy 26 a 30 listopada.
Autyzm jest chorobą, która polega na nienormalnych połączeniach w mózgu. Jak pokazują informacje zawarte w raporcie amerykańskich Centrów Kontroli i Prewencji Chorób (CDC) z 2023 roku, mniej niż 50% dzieci cierpiących na zaburzenia ze spektrum autyzmu otrzymuje diagnozę przed trzecim rokiem życia. Co więcej, 30% przypadków dzieci spełniających kryteria tych zaburzeń nie zostaje oficjalnie zdiagnozowanych do ósmego roku życia.
Profesor neurologii Gregory N. Barnes, dyrektor Norton Children’s Autism Center w Louisville (USA) i współautor badania, podkreśla, że możliwość postawienia wczesnej diagnozy pozwala na wykorzystanie plastyczności mózgu młodszych dzieci i jego zdolności do normalizacji funkcjonowania dzięki terapii.
Zespół wielodyscyplinarny z University of Louisville w Kentucky (USA) stworzył trójetapowy system oparty na sztucznej inteligencji, który analizuje wyniki badania mózgu za pomocą zaawansowanej techniki rezonansu magnetycznego, nazywanej obrazowanie tensora dyfuzji (DT-MRI). Metoda DT-MRI polega na obserwowaniu dyfuzji wody w istocie białej mózgu, której strukturę tworzą włókna nerwowe przekazujące sygnały między różnymi częściami mózgu.