शोधकर्ताओं ने बच्चों के रेटिना की तस्वीरें लीं और उन्हें स्क्रीन करने के लिए डीप लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम का उपयोग किया, और वे यह देखकर आश्चर्यचकित रह गए कि वे 100 प्रतिशत सटीकता के साथ ऑटिज्म का निदान कर सकते हैं। निष्कर्ष प्रारंभिक निदान के लिए एक वस्तुनिष्ठ जांच उपकरण के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग का समर्थन करते हैं, खासकर जब बाल मनोरोग विशेषज्ञों के पास सीमित कर्मचारी होते हैं।
उन्हें स्क्रीन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम सीखते हुए, वे यह जानकर आश्चर्यचकित रह गए कि ऑटिज़्म के निदान की सटीकता 100% थी। निष्कर्ष प्रारंभिक निदान के लिए एक वस्तुनिष्ठ जांच उपकरण के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग का समर्थन करते हैं, खासकर जब बाल मनोरोग विशेषज्ञों के पास सीमित कर्मचारी होते हैं।
आंख के पीछे, रेटिना और ऑप्टिक तंत्रिका ऑप्टिक डिस्क पर जुड़ते हैं। ऑप्टिक डिस्क केंद्रीय तंत्रिका तंत्र का एक विस्तार है, जो मस्तिष्क में एक खिड़की है, और शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने के लिए शरीर के इस हिस्से तक आसानी से और गैर-आक्रामक तरीके से पहुंचने की अपनी क्षमता का उपयोग करना शुरू कर दिया है।
हाल ही में, ब्रिटिश शोधकर्ताओं ने रेटिना पर आंखों के लिए सुरक्षित लेजर चमकाकर मस्तिष्काघात का त्वरित निदान करने के लिए एक गैर-आक्रामक विधि बनाई। अब, दक्षिण कोरिया में योनसेई यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम द्वारा जांची गई रेटिना छवियों का उपयोग करके बच्चों में ऑटिज़्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर (एएसडी) और लक्षण गंभीरता का निदान करने का एक तरीका विकसित किया है।
शोधकर्ताओं ने 7.8 वर्ष की औसत आयु वाले 958 प्रतिभागियों को भर्ती किया और उनके रेटिना की तस्वीरें खींचीं, जिसके परिणामस्वरूप कुल 1,890 छवियां प्राप्त हुईं। आधे प्रतिभागियों में ऑटिज़्म का निदान किया गया था, और अन्य आधे में उम्र और लिंग-मिलान नियंत्रण थे। ऑटिज़्म डायग्नोस्टिक ऑब्ज़र्वेशन शेड्यूल-सेकेंड एडिशन (ADOS-2) कैलिब्रेटेड गंभीरता स्कोर और सोशल रिस्पॉन्सिवनेस स्केल-सेकंड एडिशन (SRS-2) स्कोर का उपयोग करके ऑटिज़्म लक्षण गंभीरता का आकलन किया गया था।
एएसडी और एएसडी लक्षण गंभीरता की जांच के लिए एक मॉडल बनाने के लिए 85% रेटिना छवियों और लक्षण गंभीरता परीक्षण स्कोर का उपयोग करके एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम) को प्रशिक्षित किया गया था। शेष 15% छवियाँ परीक्षण के लिए आरक्षित हैं।
एक परीक्षण छवि सेट पर एएसडी के लिए स्क्रीनिंग करते समय, एआई 1.00 के रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता वक्र (एयूआरओसी) के तहत औसत क्षेत्र के साथ एएसडी से पीड़ित बच्चों का चयन करने में सक्षम था। AUROC 0 से 1 तक होता है। एक मॉडल जो 100% समय की गलत भविष्यवाणी करता है उसका AUROC मान 0.0 है; एक मॉडल जो 100% समय की सही भविष्यवाणी करता है उसका AUROC मान 1.0 है। भले ही छवि में 95% सबसे कम महत्वपूर्ण क्षेत्र (ऑप्टिक डिस्क को छोड़कर) हटा दिए जाएं, औसत AUROC में उल्लेखनीय कमी नहीं आती है।
शोधकर्ताओं ने कहा, "हमारे मॉडल ने रेटिना तस्वीरों का उपयोग करके एएसडी को टीडी (विशिष्ट विकास वाले बच्चों) से अलग करने में अच्छा प्रदर्शन किया, जिससे पता चलता है कि एएसडी में रेटिना परिवर्तन में संभावित बायोमार्कर मूल्य हो सकता है।" "दिलचस्प बात यह है कि मॉडल ने ऑप्टिक डिस्क वाली केवल 10% छवियों का उपयोग करके 1.00 का औसत AUROC मान बनाए रखा, जिससे पता चलता है कि यह क्षेत्र ASD को TD से अलग करने के लिए महत्वपूर्ण है।"
लक्षण गंभीरता के लिए औसत AUROC मान 0.74 था, जिसमें 0.7 से 0.8 का AUROC मान "स्वीकार्य" था और 0.8 से 0.9 का AUROC मान "उत्कृष्ट" था।
शोधकर्ताओं ने कहा, "हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि रेटिना की तस्वीरें लक्षण की गंभीरता के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान कर सकती हैं।" "हमने पाया कि व्यवहार्य वर्गीकरण के लिए केवल ADOS-2 स्कोर की अनुमति है, लेकिन SRS-2 स्कोर की नहीं। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि ADOS-2 को मूल्यांकन के लिए पर्याप्त समय के साथ प्रशिक्षित पेशेवरों द्वारा किया जाता है, जबकि SRS-2 आमतौर पर देखभाल करने वालों द्वारा दसियों मिनट के भीतर पूरा किया जाता है; इसलिए, पहले वाला किसी व्यक्ति की गंभीरता को बाद वाले की तुलना में अधिक सटीक रूप से प्रतिबिंबित करेगा।"
अध्ययन में भाग लेने वालों की उम्र चार साल तक थी। शोधकर्ताओं का कहना है कि उनके निष्कर्षों के आधार पर, उनका एआई-आधारित मॉडल इस आयु वर्ग में शुरू होने वाले एक उद्देश्यपूर्ण स्क्रीनिंग टूल के रूप में काम कर सकता है। चूँकि नवजात शिशु का रेटिना चार साल की उम्र तक बढ़ता रहता है, इसलिए यह निर्धारित करने के लिए और शोध की आवश्यकता है कि क्या इस उपकरण का उपयोग चार साल से कम उम्र के प्रतिभागियों पर सटीक रूप से किया जा सकता है।
शोधकर्ताओं ने कहा, "हालांकि सामान्यीकरण निर्धारित करने के लिए भविष्य के शोध की आवश्यकता है, हमारा अध्ययन एएसडी के लिए वस्तुनिष्ठ स्क्रीनिंग टूल के विकास की दिशा में एक उल्लेखनीय कदम का प्रतिनिधित्व करता है, जो सीमित संसाधनों के कारण विशेष बाल मनोरोग मूल्यांकन तक पहुंच की कमी जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने में मदद कर सकता है।"
यह शोध JAMA नेटवर्क ओपन में प्रकाशित हुआ था।