AI болон торлог бүрхэвчээр дамжуулан ASD оношлогооны анхдагч

Эрүүл мэндийн салбарт, ялангуяа Аутизмын спектрийн эмгэгийг (ASD) оношлоход шинэлэг судалгаа гарч ирсэн. Уламжлал ёсоор ASD-ийг оношлох нь мэргэшсэн мэргэжилтнүүдийн туршлагаас хамаардаг бөгөөд энэ үйл явц нь ихэвчлэн бүрэн гүйцэд бөгөөд бүх нийтэд хүртээмжтэй байдаггүй. Энэ нь ASD-тэй олон хүмүүсийн урт хугацааны үр дүнд нөлөөлж, оношлогоо, хөндлөнгийн оролцоог ихээхэн удаашруулж байна. Эрт илрүүлэх нь нэн чухал болсон өнөө үед илүү хүртээмжтэй, бодитой оношилгооны аргуудын хэрэгцээ нэн тэргүүнд тавигдаж байна.

ASD скринингийн ландшафтыг дахин тодорхойлж болох шинэ арга барилыг оруулаарай: гүнзгийрүүлсэн сургалтын алгоритмаар дүн шинжилгээ хийсэн торлог бүрхэвчийн гэрэл зургийг ашиглах. Энэ арга нь хиймэл оюун ухааны хүчин чадлыг ашиглан ASD-ийг тодорхойлох үйл явцыг улам боловсронгуй болгож, ардчилсан болгохын тулд уламжлалт оношлогооны аргаас ихээхэн өөрчлөлтийг харуулж байна. Судлаачид нүдний эмгэг судлалын ойлголтыг хиймэл оюун ухааны дэвшилтэт технологитой нэгтгэснээр ASD-ийн скринингийг илүү үр дүнтэй, өргөн хүртээмжтэй болгох шинэ гарцыг нээж өгчээ.

Гүнзгий суралцах нь нүдний эмчтэй уулздаг

Гүнзгий суралцах ба нүдний эмгэг судлалын уулзвар нь ASD скрининг хийх ирээдүйтэй шинэ чиглэлийг санал болгож байна. Торлог бүрхэвчийн гэрэл зургийг оношлогооны хэрэгсэл болгон ашиглах нь анагаах ухаанд цоо шинэ зүйл биш боловч ASD-ийг тодорхойлоход ашиглах нь шинэ арга юм. Судалгаанд ашигласан гүнзгий суралцах алгоритмууд нь ASD-ийн шинж тэмдэг байж болох торлог бүрхэвчийн зураг дээрх нарийн төвөгтэй хэв маягийг танихад зориулагдсан болно. AI-д суурилсан эдгээр загварууд нь ASD-тай холбоотой биомаркеруудыг агуулж болох торлог бүрхэвчийн нарийн ширийн зүйлийг шинжилдэг.

Энэхүү аргачлал нь ASD-ийн скринингийн илүү бодитой, хүртээмжтэй хэлбэрийг өгөх чадамжаараа онцлог юм. Уламжлалт оношлогооны аргууд нь нарийн боловч ихэвчлэн субъектив үнэлгээг агуулдаг бөгөөд нөөц их шаарддаг. Үүний эсрэгээр, торлог бүрхэвчийн дүрслэл нь AI шинжилгээтэй хослуулан ASD тэмдэглэгээг тодорхойлох илүү хурдан бөгөөд илүү стандартчилагдсан аргыг санал болгодог. Энэ арга нь ялангуяа ASD оношилгооны тусгай үйлчилгээнд хамрагдах боломж хязгаарлагдмал бүс нутагт ашигтай байж, эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний ялгааг арилгахад тусалдаг.

Судалгааны явцад офтальмологийн мэдээллийг хиймэл оюун ухаантай нэгтгэсэн нь эмнэлгийн оношлогоонд томоохон ахиц дэвшлийг харуулж байна. Энэ нь ASD-ийг эрт илрүүлэх боломжийг нэмэгдүүлээд зогсохгүй эрүүл мэндийн бусад салбарт хиймэл оюун ухааныг ижил төстэй хэрэглээнд ашиглах боломжийг нээж өгдөг бөгөөд эмнэлгийн дүрслэлд хэв шинжийг таних нь оношлогооны чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

Нарийвчлал ба үр дагавар

Судалгааны үр дүн нь ашигласан хиймэл оюун ухааны загваруудын нарийвчлал, найдвартай байдлын хувьд онцгой анхаарал татаж байна. Хүлээн авагчийн үйл ажиллагааны шинж чанарын муруй (AUROC) дор мэдээлэгдсэн дундаж талбай 1.00 байгаа нь загваруудын ASD-тай хүмүүс болон ердийн хөгжилтэй хүмүүсийг ялгах бараг төгс чадварыг харуулж байна. Ийм өндөр түвшний нарийвчлал нь эдгээр гүнзгий суралцах алгоритмууд нь ASD-ийн скрининг хийхэд найдвартай хэрэгсэл болох боломжийг онцолж байна.

Цаашилбал, судалгаагаар ASD-ийн шинж тэмдгүүдийн ноцтой байдлыг үнэлэхэд 0.74 AUROC илэрсэн. Энэ нь хиймэл оюун ухааны загварууд нь ASD байгаа эсэхийг тодорхойлох чадвартай төдийгүй шинж тэмдгийн хүндийн спектрийн талаархи ойлголтыг өгч чадна гэдгийг харуулж байна. Судалгааны энэ тал нь интервенцийн стратегийг хувь хүний ​​хэрэгцээнд нийцүүлэн тохируулахад онцгой ач холбогдолтой юм.

Судалгааны чухал нээлт бол нүдний торлог бүрхэвч дэх оптик дискний хэсэг чухал үүрэг гүйцэтгэсэн явдал байв. Загварууд нь торлог бүрхэвчийн дүрсний багахан хэсгийг шинжлэхэд ч өндөр AUROC-ийг хадгалж байсан нь ASD илрүүлэхэд энэ тодорхой хэсэг чухал болохыг харуулж байна. Энэхүү олдвор нь илүү үр дүнтэй скрининг хийх зорилгоор нүдний торлог бүрхэвчийн тодорхой хэсгүүдэд анхаарлаа хандуулах ирээдүйн судалгааг чиглүүлж чадна.

Судалгааны үр дүн нь ASD оношлогооны салбарт гүн гүнзгий нөлөө үзүүлж байна. Торлог бүрхэвчийн гэрэл зургийн хиймэл оюун ухаанд суурилсан шинжилгээг ашиглах нь илүү хүртээмжтэй скрининг хийх аргыг санал болгодог төдийгүй уламжлалт оношлогооны үйл явцад хүрэхэд заримдаа хэцүү байдаг объектив байдлын давхаргыг нэмж өгдөг. Энэхүү судалгаа ахих тусам ASD-ийг илүү өргөн тархсан, эрт илрүүлэх замыг нээж, ASD-тэй хүмүүст цаг тухайд нь хөндлөнгөөс оролцох, урт хугацааны сайн үр дүнд хүргэх болно.

AI-сайжруулсан ASD оношлогооны ирээдүйн хэтийн төлөв

Торлог бүрхэвчийн дүрсээр дамжуулан ASD скринингийн гүн гүнзгий суралцах алгоритмыг ашигласан судалгааны амжилт нь ирээдүйн оношлогоонд өргөн хүрээтэй үр дагавар бүхий чухал ахиц дэвшлийг харуулж байна. Энэхүү хандлага нь эрүүл мэндийн салбарт шинэ эрин үеийг зарлаж байгаа бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь эрт, хүртээмжтэй оношийг сайжруулах чадвар нь ASD гэх мэт нарийн төвөгтэй өвчний менежментийг өөрчлөх боломжтой юм.

Судалгаанаас эмнэлзүйн хэрэглээ рүү шилжихэд хиймэл оюун ухааны загварыг янз бүрийн хүн амын дунд баталгаажуулж, үр дүнтэй, шударга бус байдлыг баталгаажуулдаг. Анагаах ухаанд хиймэл оюун ухаанд хамаарах ёс зүй, мэдээллийн нууцлалын асуудлыг шийдвэрлэхийн зэрэгцээ ийм технологийг эрүүл мэндийн үндсэн үйлчилгээнд нэгтгэхэд энэ алхам чухал юм.

Цаашид энэхүү судалгаа нь хиймэл оюун ухааныг эрүүл мэндийн салбарт илүү өргөн хүрээнд хэрэгжүүлэх замыг нээж өгч байна. Энэ нь илүү бодитой, цаг алдалгүй оношлоход шилжихийг амлаж байгаа бөгөөд энэ нь ASD-ээс гадна бусад эрүүл мэндийн нөхцөл байдалд хүрч болзошгүй юм. Оношлогоонд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх нь эрт интервенц хийх, өвчтөнүүдийн урт хугацааны үр дүнг сайжруулах, эрүүл мэндийн тогтолцооны ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлэхэд хүргэдэг.