Zadnji deo vašeg oka može otkriti da li imate poremećaj pažnje: Evo kako veštačka inteligencija koristi fotografije za bržu i tačniju dijagnozu
Precizna dijagnoza ADHD-a je važna, ali postojeće metode su često spore i nepouzdane. Nova studija iz Južne Koreje pokazuje da veštačka inteligencija može da otkrije znake ADHD-a analizom fotografija zadnjeg dela oka, nudeći bržu i jednostavniju alternativu tradicionalnim dijagnostičkim postupcima.
Od četiri modela mašinskog učenja testirana u studiji, najbolji je postigao rezultat od 96,9 procenata za tačno predviđanje ADHD-a (poremećaj hiperaktivnosti deficita pažnje), samo na osnovu analize slike.
Tim je otkrio da su veća gustina krvnih sudova, oblik i širina krvnih sudova i određene promene na optičkom disku oka ključni znaci da neko ima ovu vrstu poremećaja.
Već neko vreme postoji pretpostavka da se promene u moždanim vezama kod osoba sa ADHD-om mogu odraziti i na strukturi oka. Ako naučimo šta tačno treba da prepoznamo, to bi moglo dovesti do bržeg i preciznijeg otkrivanja ovog poremećaja.
Naša analiza fotografija fundusa (zadnji deo oka, koji uključuje mrežnjaču, optički disk, mesto na kojem se okupljaju svi optički nervi i krvne sudove) retine pokazala je potencijal kao neinvazivni biomarker za skrining ADHD-a i stratifikaciju deficita izvršne funkcije u domenu vizuelne pažnje, pišu istraživači, predvođeni timom sa medicinskog koledža Univerziteta Jonsei, u svom objavljenom radu.
Fundus oka kao indikator ADHD-a
Pristup je testiran na 323 dece i adolescenata kojima je već dijagnostifikovan ADHD, i još 323 bez dijagnoze ADHD-a, koji su po godinama i polu usklađeni sa prvom grupom.
Istraživači su otkrili da je sistem veštačke inteligencije postigao visoke rezultate u nekoliko mera kada je u pitanju predviđanje ADHD-a. Takođe se dobro pokazao u uočavanju nekih karakteristika poremećaja, uključujući oštećenje vizuelne selektivne pažnje.
Nedavno su istraživane različite tehnike mašinskog učenja za skrining ADHD-a, od analiza skeniranja oka do testova ponašanja, ali ova metoda ima nekoliko ključnih prednosti. Iako nije apsolutno najpreciznija u pogledu sirovih rezultata, vrlo je blizu tačnosti, a uz to je brza za primenu i procenu, te jednostavna za proširenje.
Naročito je da su se raniji modeli visoke preciznosti obično oslanjali na raznolik skup varijabli, od kojih je svaka postepeno doprinosila razlikovanju subjekata, pišu istraživači.
Naš pristup pojednostavljuje analizu tako što se fokusira samo na fotografije mrežnjače. Ova strategija korišćenja podataka iz jednog izvora poboljšava jasnoću i efikasnost naših modela.
Zaključak
Zatim, istraživači žele da isprobaju ove testove na većim grupama ljudi i širim starosnim rasponima. Prosečna starost učesnika u ovoj studiji bila je 9,5 godina, a znamo da se ADHD kod odraslih može predstaviti sasvim drugačije.
Takođe postoji prostor za poboljšanje obima sistema: na primer, oni sa poremećajem autističnog spektra isključeni su iz glavnog dela ove studije, ali su dalji testovi pokazali da veštačka inteligencija nije bila sjajna u razlikovanju autizma od ADHD-a.
Nedavne procene pokazuju da oko 1 od 20 ljudi ima ADHD, što može uključivati borbu sa pažnjom, impulsima i hiperaktivnošću. To je mnogo pojedinaca za koje bi brža, tačnija dijagnoza mogla da napravi razliku.
- Rani skrining i pravovremena intervencija mogu poboljšati društveno, porodično i akademsko funkcionisanje kod osoba sa ADHD-om, pišu istraživači.
Izvor: Sciencealert.com/Zdravlje.Kurir.rs
Kako ADHD izgleda u odrasloj dobi? Neuronaučnik objašnjava kako da prepoznate poremećaj pažnje sa hiperaktivnošću
Da li znate šta je endomorfna dijeta? Odlična je za skidanje šlaufa oko struka, prija i osobama sa insulinskom rezistencijom