IA dépiste autisme à 100%
Des scientifiques ont capturé des images des rétines d’enfants et ont utilisé un algorithme d’IA d’apprentissage profond pour diagnostiquer l’autisme, atteignant une précision parfaite de 100 %. Ces résultats soutiennent l’utilisation de l’IA comme un outil de dépistage impartial pour la détection précoce, en particulier dans les cas où l’accès à un psychiatre pour enfants spécialisé est limité.
Le disque optique, où la rétine et le nerf optique convergent à l’arrière de l’œil, sert de passerelle vers le cerveau. Reconnaissant sa facilité d’accès et son caractère non invasif, les chercheurs exploitent cette structure comme une source précieuse d’informations cruciales sur le cerveau.
Récemment, des scientifiques britanniques ont élaboré une méthode non intrusive pour détecter rapidement les commotions cérébrales en dirigeant un laser sans danger pour les yeux sur la rétine. Maintenant, des chercheurs de la Faculté de médecine de l’Université Yonsei en Corée du Sud ont introduit une technique pour diagnostiquer les troubles du spectre autistique (TSA) et évaluer la gravité des symptômes chez les enfants en utilisant des images rétiniennes analysées par un algorithme d’IA.
Entraînement du réseau de neurones convolutionnels pour le dépistage et l’évaluation de la gravité du trouble du spectre autistique (TSA)
Des scientifiques ont capturé des images des rétines d’enfants et ont utilisé un algorithme d’IA d’apprentissage profond pour diagnostiquer l’autisme, atteignant une précision parfaite de 100 %. Ces résultats soutiennent l’utilisation de l’IA comme un outil de dépistage impartial pour la détection précoce, en particulier dans les cas où l’accès à un psychiatre pour enfants spécialisé est limité.
Le disque optique, où la rétine et le nerf optique convergent à l’arrière de l’œil, sert de passerelle vers le cerveau. Reconnaissant sa facilité d’accès et son caractère non invasif, les chercheurs exploitent cette structure comme une source précieuse d’informations cruciales sur le cerveau.
Récemment, des scientifiques britanniques ont élaboré une méthode non intrusive pour détecter rapidement les commotions cérébrales en dirigeant un laser sans danger pour les yeux sur la rétine. Maintenant, des chercheurs de la Faculté de médecine de l’Université Yonsei en Corée du Sud ont introduit une technique pour diagnostiquer les troubles du spectre autistique (TSA) et évaluer la gravité des symptômes chez les enfants en utilisant des images rétiniennes analysées par un algorithme.
L’étude a impliqué 958 participants, avec une moyenne d’âge de 7,8 ans, dont les rétines ont été photographiées, résultant en un total de 1 890 images. La moitié des participants avaient un diagnostic confirmé de TSA, tandis que l’autre moitié servait de témoins appariés en fonction de l’âge et du sexe. L’évaluation de la gravité des symptômes du TSA utilisait les scores de l’Autism Diagnostic Observation Schedule – Second Edition (ADOS-2) et de la Social Responsiveness Scale – Second Edition (SRS-2).
Un algorithme d’apprentissage profond, plus précisément un réseau de neurones convolutionnels, a été entraîné à l’aide de 85 % des images rétiniennes ainsi que des scores de tests de gravité des symptômes pour développer des modèles pour le dépistage du trouble du spectre autistique (TSA) et l’évaluation de la gravité des symptômes du TSA. Les 15 % restants des images ont été réservés pour les tests.
Lors du dépistage du TSA sur l’ensemble d’images de test, l’IA a démontré la capacité d’identifier les enfants avec un diagnostic de TSA, atteignant une moyenne de l’aire sous la courbe ROC (AUROC) de 1,00. L’échelle AUROC varie de 0 à 1, où 0,0 signifie des prédictions à 100 % incorrectes et 1,0 signifie des prédictions à 100 % correctes. Notamment, même lorsque 95 % des zones d’image moins critiques (à l’exclusion du disque optique) ont été supprimées, il n’y a pas eu de diminution significative de la moyenne AUROC.
Les chercheurs ont déclaré : “Nos modèles ont montré des performances prometteuses pour distinguer entre le TSA [trouble du spectre autistique] et le DT [développement typique] en utilisant des photographies de la rétine, suggérant que les altérations de la rétine dans le TSA pourraient servir de biomarqueurs potentiels.” Ils ont également souligné le rôle crucial de la zone du disque optique, car les modèles ont maintenu une moyenne de l’AUROC de 1,00 en utilisant seulement 10 % de l’image contenant le disque optique, soulignant son importance dans la distinction entre le TSA et le développement typique.
La valeur moyenne de l’AUROC pour l’évaluation de la gravité des symptômes était de 0,74, se situant dans la plage « acceptable », car les valeurs d’AUROC entre 0,7 et 0,8 sont considérées comme acceptables, tandis que de 0,8 à 0,9 sont jugées « excellentes ».
Les chercheurs ont noté : “Nos résultats indiquent que les photographies de la rétine pourraient offrir des éclairages supplémentaires sur la gravité des symptômes.” Ils ont observé que la classification efficace était réalisable uniquement pour les scores ADOS-2 et non pour les scores SRS-2. Cette disparité peut provenir du fait que les évaluations ADOS-2 sont effectuées par des professionnels formés avec suffisamment de temps pour l’évaluation, tandis que les évaluations SRS-2 sont généralement effectuées par des soignants dans un laps de temps plus court. Par conséquent, le premier est susceptible de refléter plus précisément le statut de gravité que le second.
L’étude comprenait des participants aussi jeunes que quatre ans. Les chercheurs suggèrent que leur modèle basé sur l’IA pourrait servir d’outil de dépistage objectif à partir de cet âge. Cependant, étant donné que la rétine du nouveau-né continue de se développer jusqu’à l’âge de quatre ans, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l’exactitude de l’outil pour les participants plus jeunes que cet âge.
“Alors que des études futures sont nécessaires pour établir la généralisabilité, notre étude marque une étape significative vers le développement d’outils de dépistage objectifs pour le TSA, répondant à des problèmes pressants tels que la limitation de l’accessibilité des évaluations spécialisées en psychiatrie infantile en raison de contraintes de ressources”, ont conclu les chercheurs.
Lire l’article original sur : New Atlas
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