Inteligenta artificiala (AI) ar putea reprezenta o modalitate mai rapida si mai precisa de a diagnostica tulburarile din spectrul autist (TSA) la copii, potrivit unui nou studiu publicat recent de cercetatori din Australia. TSA este o afectiune de neurodezvoltare caracterizata prin dificultati în interactiunile sociale reciproce, comunicare si comportamente repetitive si restrictive. Folosind o electroretinograma (ERG), un test de diagnosticare care masoara activitatea electrica a retinei ca raspuns la un stimul luminos, cercetatori din Australia au implementat AI pentru a identifica caracteristici specifice pentru a clasifica TSA. Masurând raspunsurile retinei a 217 copii cu vârste cuprinse între 5 si 16 ani (71 cu diagnosticul TSA si 146 de copii fara diagnosticul TSA), cercetatorii au constatat ca retina a generat un raspuns diferit la copiii cu TSA în comparatie cu cei care erau neuro tipici. De asemenea, echipa a constatat ca cel mai puternic biomarker a fost obtinut de la o singura strafulgerare de lumina puternica la ochiul drept, procesarea AI reducând semnificativ timpul de testare. Studiul, condus de Universitatile Australia de Sud si Flinders, si publicat acum în Research in Autism Spectrum Disorders, a constatat ca componentele de frecventa mai înalta ale semnalului retinian au fost reduse în cazul TSA. Realizat împreuna cu Universitatea din Connecticut si University College London (UCL), testul ar putea fi evaluat în continuare pentru a vedea daca aceste rezultate ar putea fi utilizate pentru a depista TSA în rândul copiilor cu vârste cuprinse între 5 si 16 ani cu un nivel ridicat de precizie. În Australia, 1 din 70 de persoane face parte din spectrul autist, ceea ce reprezinta aproximativ 353 880 de persoane. Sindromul este de patru ori mai frecvent la baieti decât la fete. La nivel mondial, ratele de autism variaza, Organizatia Mondiala a Sanatatii (OMS) estimând prevalenta la 1 la fiecare 100 de copii. Cercetatorul UniSA, dr. Fernando Marmolejo-Ramos, spune ca testul ar putea oferi medicilor o metoda îmbunatatita de diagnosticare a autismului, ceea ce ar permite acordarea rapida a sprijinului atât de necesar pentru mii de copii din acest spectru. „Interventiile timpurii si un sprijin adecvat pot ajuta copiii cu autism sa îsi îmbunatateasca calitatea vietii, dar în prezent nu exista un ‘test’ simplu pentru TSA, ceea ce înseamna ca indivizii au adesea nevoie de evaluari si rapoarte psihologice îndelungate pentru a obtine un diagnostic”, spune dr. Marmolejo-Ramos. Noul test este mult mai rapid. Prin utilizarea unitatii de testare a electroretinogramei RETeval, se pot colecta date si se poate finaliza un screening pentru autism, totul în doar 10 minute, spun autorii. Important este faptul ca testul este neinvaziv si este bine tolerat de copii, ceea ce face ca procesul sa fie mult mai usor pentru toti cei implicati, noteaza ei. „Este foarte interesant sa începem sa analizam noi modalitati de utilizare a electroretinogramei cu ajutorul analizei semnalului si a învatarii automate pentru a ajuta la clasificarea TSA cu o mai mare precizie”, spune cercetatorul si conducatorul proiectului de la Universitatea Flinders, dr. Paul Constable. „Înca trebuie sa ne uitam la copiii mai mici si, de asemenea, la cei cu alte afectiuni, cum ar fi tulburarea de hiperactivitate cu deficit de atentie, pentru a vedea cât de specific ar putea fi acest test, dar acesta este un prim pas important”, a mentionat medicul. Dr. Hugo Posada-Quintero, coautor al studiului si profesor în cadrul Departamentului de Inginerie Biomedicala de la Universitatea din Connecticut, spune ca urmatorii pasi vor consta în extinderea cercetarii pentru a analiza alte cohorte si categorii de diagnostic. Potrivit acestuia, studiul demonstreaza potentialul promitator al analizei raspunsurilor retinei cu ajutorul unor tehnici avansate de procesare a semnalelor si de învatare automata pentru a ajuta la identificarea afectiunilor de neurodezvoltare, cum ar fi tulburarea de spectru autist. Cu cercetari suplimentare si dezvoltare tehnologica, aceste metode analitice ar putea fi dezvoltate în instrumente practice pentru a ajuta clinicienii sa depisteze si sa diagnosticheze cu precizie si eficienta autismul si alte tulburari conexe, spun autorii.
