Specjalny algorytm stworzył zespół kierowany przez prof. Kaustubha Supekara z Uniwersytetu Stanforda. Wykorzystano do tego dane z badań funkcjonalnym rezonansem magnetycznym (fMRI) mózgów 1100 osób. Okazało się, że sztuczna inteligencja jest w stanie wykryć zaburzenia autystyczne z 82-procentową trafnością w porównaniu do diagnoz postawionych przez lekarzy. Wyniki badań opublikowano w magazynie “Biological Psychiatry”.

Algorytm szukał charakterystycznych dla każdego mózgu schematów funkcjonalnych. Chociaż są one dla każdego człowieka unikalne, to jednak - podobnie jak w przypadku odcisków palców - pomiędzy schematami różnych osób występują pewne podobieństwa, które można poddać klasyfikacji. "W tym badaniu wykazaliśmy, że nasz model +odcisków palców+ mózgu oparty na sztucznej inteligencji może być nowym potężnym narzędziem w zaawansowanej diagnostyce i leczeniu" - powiedział prof. Kaustubh Supekar w rozmowie z serwisem Neurosciencenews.com.

W przeciwieństwie do innych zaburzeń, autyzm nie ma obiektywnych biomarkerów, jakichś charakterystycznych parametrów, które można zmierzyć i mieć pewność, że choroba występuje i jakie jest jej nasilenie. Dlatego też nie ma prostego testu pozwalającego wykryć to schorzenie. Diagnoza opiera się na obserwacji zachowań pacjentów, które z natury są bardzo zmienne. Częste oznaki autyzmu to trudności w codziennych interakcjach społecznych, deficyty w komunikacji i uczeniu się oraz powtarzanie mowy i ruchów. Prof. Kaustubh Supekar jest przekonany, że badania nad “odciskami palców” mózgu przybliżają nas stworzenia biomarkera autyzmu.

Opracowanie tej metody nie byłoby możliwe bez zastosowania sztucznej inteligencji, ponieważ zbiór danych, które trzeba było przeanalizować, jest ogromny. Zespołowi badawczemu udało się zebrać dane z badań fMRI w ośrodkach diagnostycznych na całym świecie. Jednak przetworzenie i analiza tak gigantycznej bazy niezwykle złożonych danych wymagała stworzenia specjalnego algorytmu. Osiągnięte wyniki są bardzo obiecujące. Naukowcy wierzą, że dopracowanie algorytmu pozwoli bardzo przyspieszyć diagnostykę autyzmu i umożliwi szybsze wprowadzenie bardziej ukierunkowanych terapii. Co ważne, metoda ta może dostarczyć też cennej wiedzy na temat istoty zaburzeń autystycznych. (PAP Life)