Штучний інтелект навчився діагностувати РДУГ за фотографією ока: точність 97%

Штучний інтелект навчився діагностувати РДУГ за фотографією ока: точність 97%

Точна діагностика розладу дефіциту уваги з гіперактивністю (РДУГ – англійською ADHD) є надзвичайно важливою для надання своєчасної допомоги людям, які її потребують. Однак традиційні методи діагностики часто займають багато часу і можуть бути непослідовними. Нещодавно опубліковане дослідження південнокорейських учених пропонує новий підхід — використання штучного інтелекту для аналізу фотографій сітківки ока.

Дослідники з Коледжу медицини Університету Йонсей (Yonsei University College of Medicine) навчили моделі машинного навчання виявляти ознаки РДУГ (ADHD) на основі знімків очного дна. Найкраща модель досягла точності 96,9% у прогнозуванні наявності розладу.

Як працює нова методика

У процесі дослідження було проаналізовано фундусні фотографії 323 дітей та підлітків із діагностованим РДУГ (ADHD) і ще 323 дітей без діагнозу, підібраних за віком і статтю.

Читайте також:  ChatGPT вийде на Android цього тижня

Моделі штучного інтелекту ідентифікували кілька ключових особливостей:

  • підвищену густину кровоносних судин;
  • зміну форми та ширини судин;
  • зміни в оптичному диску ока.

Ці особливості були чітко пов’язані з наявністю розладу дефіциту уваги.

Переваги використання штучного інтелекту для діагностики

Нова технологія має кілька істотних переваг:

  • Швидкість: аналіз займає значно менше часу порівняно з традиційними психологічними тестами.
  • Невисока вартість: немає потреби в дорогому обладнанні чи тривалих обстеженнях.
  • Масштабованість: метод легко адаптувати для масового скринінгу у школах або клініках.

На відміну від попередніх моделей, які використовували безліч змінних для діагностики, ця методика базується виключно на зображеннях сітківки, що значно спрощує процес.

Обмеження і подальші дослідження

Хоча результати виглядають обнадійливо, є ще аспекти, які потребують доопрацювання. Наприклад, тестування показало, що AI має труднощі з розрізненням ADHD та розладів аутистичного спектра. Також більшість учасників дослідження мали середній вік 9,5 років, тому методику ще потрібно протестувати на дорослих.

Читайте також:  Ці 10 нових функцій штучного інтелекту з'являться в iOS 18

Надалі команда планує розширити тестування на більші вибірки та вивчити ефективність методу в інших вікових групах.

Чому це відкриття важливе

За оцінками, ADHD має близько 1 з 20 людей у світі. Раннє виявлення розладу та своєчасна допомога можуть значно покращити якість життя, сприяти кращій адаптації у соціумі та підвищити академічну успішність.

“Раннє скринінгування та своєчасне втручання можуть покращити соціальне, сімейне та академічне функціонування осіб із ADHD”, — наголошують автори дослідження.

Дослідження було опубліковано в журналі npj Digital Medicine.