Rối loạn tự kỷ (ASD) biểu hiện qua hai dạng triệu chứng chính là sự suy giảm khả năng giao tiếp xã hội, các hành vi, sở thích bị hạn chế và lặp đi lặp lại hoặc những mối quan tâm hẹp. Tính đến năm 2020, Trung tâm Kiểm soát và Ngăn ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ ước tính cứ 36 người thì có 1 người mắc ASD. Con số này đang gia tăng, có thể là do sự nhận thức ngày càng cao trong công chúng nói chung, các bác sĩ và các nhà nghiên cứu.
Việc chẩn đoán rối loạn tự kỷ (ASD) gặp nhiều khó khăn do giới hạn về nguồn lực, đặc biệt là thiếu chuyên gia được đào tạo để đánh giá. Mặc dù vậy, nghiên cứu cho thấy những người mắc ASD thường có những thay đổi về cấu trúc võng mạc, có thể phản ánh những bất thường trong não.
Ở phía sau của mắt, võng mạc và dây thần kinh thị giác kết nối với nhau tại đĩa thị thần kinh. Cấu trúc này, một phần mở rộng của hệ thần kinh trung ương, được xem như một cửa sổ nhìn vào não bộ. Và các nhà nghiên cứu Hàn Quốc đã bắt đầu tận dụng khả năng tiếp cận dễ dàng và không xâm lấn vào bộ phận này để thu thập thông tin quan trọng liên quan đến não bộ, họ đã phát triển một giải pháp mới sử dụng thuật toán học sâu để sàng lọc ASD một cách khách quan và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng dựa trên hình ảnh võng mạc.
Nghiên cứu này đã chụp ảnh võng mạc của 1890 mắt thuộc 958 người tham gia. Những người tham gia được lựa chọn từ Khoa Tâm thần Trẻ em và Thanh thiếu niên, Bệnh viện Severance, Đại học Y Yonsei ở Hàn Quốc, từ tháng 4 đến tháng 10 năm 2022. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đã thu thập ảnh võng mạc từ những người tham gia nhóm đối chứng có sự phát triển bình thường (TD), phù hợp với độ tuổi và giới tính của họ. Việc thu thập hồi cứu này diễn ra tại Khoa Mắt của bệnh viện từ tháng 12 năm 2007 đến tháng 2 năm 2023.
Sử dụng dữ liệu thu thập được, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một mạng lưới thần kinh tích chập (Convolutional Neural Network, CNN) một thuật toán học sâu để huấn luyện các mô hình phục vụ cho việc sàng lọc ASD và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng. Quá trình huấn luyện này sử dụng 85% ảnh võng mạc cùng với điểm số tương ứng từ các bài kiểm tra mức độ nghiêm trọng của triệu chứng. Sau đó, 15% ảnh còn lại được dành riêng cho mục đích thử nghiệm.
Mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng Rối loạn tự kỷ (ASD) được đánh giá thông qua các điểm số mức độ hiệu chỉnh từ Bản đánh giá quan sát chẩn đoán tự kỷ - Phiên bản thứ hai (ADOS-2) và Thang đo Mức độ đáp ứng xã hội - Phiên bản thứ hai (SRS-2).
Khi đánh giá tập hình ảnh thử nghiệm để sàng lọc ASD, mô hình AI đã thể hiện khả năng xác định chính xác trẻ em được chẩn đoán mắc ASD, mang lại giá trị diện tích trung bình dưới đường cong đặc trưng hoạt động của máy nhận (AUROC) là 1.00. Giá trị AUROC dao động từ 0 đến 1, trong đó 0 cho biết một mô hình có các dự đoán hoàn toàn sai và 1 cho biết một mô hình có các dự đoán chính xác 100%.
Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu cho biết, dự đoán của AI đạt độ chính xác 100%, và ngay cả sau khi loại bỏ 95% các khu vực ít quan trọng nhất của hình ảnh (ngoại trừ đĩa thị thần kinh), giá trị AUROC trung bình vẫn không giảm đáng kể.
"Nghiên cứu cho thấy mô hình của chúng tôi có hiệu quả hứa hẹn trong việc phân biệt trẻ mắc ASD và trẻ phát triển bình thường (TD) dựa trên ảnh võng mạc, ngụ ý rằng những thay đổi ở võng mạc trong ASD có thể có giá trị tiềm năng như các dấu ấn sinh học. Điều thú vị là các mô hình này vẫn duy trì giá trị AUROC trung bình là 1.00 chỉ với 10% hình ảnh chứa đĩa thị thần kinh, cho thấy vùng này đóng vai trò quan trọng trong việc phân biệt ASD và TD."
Giá trị AUROC trung bình cho mức độ nghiêm trọng của triệu chứng là 0,74, trong đó AUROC từ 0,7 đến 0,8 được coi là "chấp nhận được" và từ 0,8 đến 0,9 được coi là "tuyệt vời".
Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng những phát hiện của họ cho thấy tiềm năng khai thác thêm thông tin về mức độ nghiêm trọng của triệu chứng từ ảnh võng mạc. Họ quan sát thấy rằng việc phân loại khả thi chỉ đạt được đối với điểm ADOS-2 chứ không phải điểm SRS-2. Sự khác biệt này có thể xuất phát từ thực tế là đánh giá ADOS-2 được thực hiện bởi các chuyên gia được đào tạo với thời gian đánh giá đủ, mang lại phản ánh chính xác hơn về mức độ nghiêm trọng, trong khi đánh giá SRS-2 thường được thực hiện bởi người chăm sóc trong khung thời gian ngắn hơn, do đó có thể dẫn đến đánh giá mức độ nghiêm trọng ít chính xác hơn.
Mặc dù cần nghiên cứu thêm để xác nhận khả năng áp dụng rộng rãi, các nhà nghiên cứu cho rằng nghiên cứu của họ đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tạo ra các công cụ sàng lọc khách quan cho ASD. Những công cụ này có thể giải quyết những lo ngại cấp bách, chẳng hạn như khả năng tiếp cận hạn chế của các đánh giá chuyên khoa về tâm lý trẻ em do thiếu nguồn lực.
Chi tiết về nghiên cứu của nhóm đã được công bố trên tạp chí JAMA Network Open.
Việc chẩn đoán rối loạn tự kỷ (ASD) gặp nhiều khó khăn do giới hạn về nguồn lực, đặc biệt là thiếu chuyên gia được đào tạo để đánh giá. Mặc dù vậy, nghiên cứu cho thấy những người mắc ASD thường có những thay đổi về cấu trúc võng mạc, có thể phản ánh những bất thường trong não.
Ở phía sau của mắt, võng mạc và dây thần kinh thị giác kết nối với nhau tại đĩa thị thần kinh. Cấu trúc này, một phần mở rộng của hệ thần kinh trung ương, được xem như một cửa sổ nhìn vào não bộ. Và các nhà nghiên cứu Hàn Quốc đã bắt đầu tận dụng khả năng tiếp cận dễ dàng và không xâm lấn vào bộ phận này để thu thập thông tin quan trọng liên quan đến não bộ, họ đã phát triển một giải pháp mới sử dụng thuật toán học sâu để sàng lọc ASD một cách khách quan và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng dựa trên hình ảnh võng mạc.
Nghiên cứu này đã chụp ảnh võng mạc của 1890 mắt thuộc 958 người tham gia. Những người tham gia được lựa chọn từ Khoa Tâm thần Trẻ em và Thanh thiếu niên, Bệnh viện Severance, Đại học Y Yonsei ở Hàn Quốc, từ tháng 4 đến tháng 10 năm 2022. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đã thu thập ảnh võng mạc từ những người tham gia nhóm đối chứng có sự phát triển bình thường (TD), phù hợp với độ tuổi và giới tính của họ. Việc thu thập hồi cứu này diễn ra tại Khoa Mắt của bệnh viện từ tháng 12 năm 2007 đến tháng 2 năm 2023.
Sử dụng dữ liệu thu thập được, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một mạng lưới thần kinh tích chập (Convolutional Neural Network, CNN) một thuật toán học sâu để huấn luyện các mô hình phục vụ cho việc sàng lọc ASD và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng. Quá trình huấn luyện này sử dụng 85% ảnh võng mạc cùng với điểm số tương ứng từ các bài kiểm tra mức độ nghiêm trọng của triệu chứng. Sau đó, 15% ảnh còn lại được dành riêng cho mục đích thử nghiệm.
Mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng Rối loạn tự kỷ (ASD) được đánh giá thông qua các điểm số mức độ hiệu chỉnh từ Bản đánh giá quan sát chẩn đoán tự kỷ - Phiên bản thứ hai (ADOS-2) và Thang đo Mức độ đáp ứng xã hội - Phiên bản thứ hai (SRS-2).
Khi đánh giá tập hình ảnh thử nghiệm để sàng lọc ASD, mô hình AI đã thể hiện khả năng xác định chính xác trẻ em được chẩn đoán mắc ASD, mang lại giá trị diện tích trung bình dưới đường cong đặc trưng hoạt động của máy nhận (AUROC) là 1.00. Giá trị AUROC dao động từ 0 đến 1, trong đó 0 cho biết một mô hình có các dự đoán hoàn toàn sai và 1 cho biết một mô hình có các dự đoán chính xác 100%.
Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu cho biết, dự đoán của AI đạt độ chính xác 100%, và ngay cả sau khi loại bỏ 95% các khu vực ít quan trọng nhất của hình ảnh (ngoại trừ đĩa thị thần kinh), giá trị AUROC trung bình vẫn không giảm đáng kể.
"Nghiên cứu cho thấy mô hình của chúng tôi có hiệu quả hứa hẹn trong việc phân biệt trẻ mắc ASD và trẻ phát triển bình thường (TD) dựa trên ảnh võng mạc, ngụ ý rằng những thay đổi ở võng mạc trong ASD có thể có giá trị tiềm năng như các dấu ấn sinh học. Điều thú vị là các mô hình này vẫn duy trì giá trị AUROC trung bình là 1.00 chỉ với 10% hình ảnh chứa đĩa thị thần kinh, cho thấy vùng này đóng vai trò quan trọng trong việc phân biệt ASD và TD."
Giá trị AUROC trung bình cho mức độ nghiêm trọng của triệu chứng là 0,74, trong đó AUROC từ 0,7 đến 0,8 được coi là "chấp nhận được" và từ 0,8 đến 0,9 được coi là "tuyệt vời".
Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng những phát hiện của họ cho thấy tiềm năng khai thác thêm thông tin về mức độ nghiêm trọng của triệu chứng từ ảnh võng mạc. Họ quan sát thấy rằng việc phân loại khả thi chỉ đạt được đối với điểm ADOS-2 chứ không phải điểm SRS-2. Sự khác biệt này có thể xuất phát từ thực tế là đánh giá ADOS-2 được thực hiện bởi các chuyên gia được đào tạo với thời gian đánh giá đủ, mang lại phản ánh chính xác hơn về mức độ nghiêm trọng, trong khi đánh giá SRS-2 thường được thực hiện bởi người chăm sóc trong khung thời gian ngắn hơn, do đó có thể dẫn đến đánh giá mức độ nghiêm trọng ít chính xác hơn.
Mặc dù cần nghiên cứu thêm để xác nhận khả năng áp dụng rộng rãi, các nhà nghiên cứu cho rằng nghiên cứu của họ đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tạo ra các công cụ sàng lọc khách quan cho ASD. Những công cụ này có thể giải quyết những lo ngại cấp bách, chẳng hạn như khả năng tiếp cận hạn chế của các đánh giá chuyên khoa về tâm lý trẻ em do thiếu nguồn lực.
Chi tiết về nghiên cứu của nhóm đã được công bố trên tạp chí JAMA Network Open.
CHUYÊN MỤC NGHỆ THUẬT LÀM GIÀU BỀN VỮNG
Khóa học Machine Learning cơ bản- Khoa học dữ liệu - AI 
==***==
Khoá học Quản trị Chiến lược Dành cho Lãnh đạo Doanh nghiệp
==***==
Nơi hội tụ Tinh Hoa Tri Thức - Khơi nguồn Sáng tạo
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com
---
Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên ZALO!
Khóa học Hacker và Marketing từ A-Z trên Facebook!
Bảo mật và tấn công Website - Hacker mũ trắng
KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PYTHON TỪ CƠ BẢN ĐẾN CHUYÊN NGHIỆP 
Khóa học Lập trình Visual Foxpro 9 - Dành cho nhà quản lý và kế toán 
Khóa học hướng dẫn về Moodle chuyên nghiệp và hay Xây dựng hệ thống đào tạo trực tuyến chuyên nghiệp tốt nhất hiện nay. 
Khóa học AutoIt dành cho dân IT và Marketing chuyên nghiệp 
Khoá học Word từ cơ bản tới nâng cao, học nhanh, hiểu sâu 
Khóa học hướng dẫn sử dụng Powerpoint từ đơn giản đến phức tạp HIỆU QUẢ 
Khóa học Thiết kế, quản lý dữ liệu dự án chuyên nghiệp cho doanh nghiệp bằng Bizagi 
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng Power Query trong Excel 
Khóa học Lập trình WEB bằng PHP từ cơ bản đến nâng cao 
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng SPSS - Chìa khóa thành công!
Khóa học "Thiết kế bài giảng điện tử", Video, hoạt hình kiếm tiền Youtube bằng phần mềm Camtasia Studio 
Khóa học HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ VIDEO CLIP CHO DÂN MARKETING CHUYÊN NGHIỆP 
HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ QUẢNG CÁO VÀ ĐỒ HỌA CHUYÊN NGHIỆP VỚI CANVA Hãy tham gia khóa học để trở thành người chuyên nghiệp. Tuyệt HAY!😲👍 
GOOGLE SPREADSHEETS phê không tưởng 
Hãy tham gia khóa học để biết mọi thứ
Khóa học Ba, Mẹ và Bé - Cùng bé lập trình TUYỆT VỜI
Khóa học sử dụng Adobe Presenter-Tạo bài giảng điện tử 
Để thành thạo Wordpress bạn hãy tham gia khóa học 
Khóa học sử dụng Edmodo để dạy và học hiện đại để thành công 
==***== Bảo hiểm nhân thọ - Bảo vệ người trụ cột 
Cập nhật công nghệ từ Youtube tại link: congnghe.hocviendaotao.com
Tham gia nhóm Facebook
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com
Bảo mật và tấn công Website - Hacker mũ trắng
KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PYTHON TỪ CƠ BẢN ĐẾN CHUYÊN NGHIỆP
Khóa học AutoIt dành cho dân IT và Marketing chuyên nghiệp
Khoá học Word từ cơ bản tới nâng cao, học nhanh, hiểu sâu
Khóa học hướng dẫn sử dụng Powerpoint từ đơn giản đến phức tạp HIỆU QUẢ
Khóa học Thiết kế, quản lý dữ liệu dự án chuyên nghiệp cho doanh nghiệp bằng Bizagi
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng Power Query trong Excel
Khóa học Lập trình WEB bằng PHP từ cơ bản đến nâng cao
Khóa học Phân tích dữ liệu sử dụng SPSS - Chìa khóa thành công!
kiếm tiền Youtube bằng phần mềm Camtasia Studio
Khóa học HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ VIDEO CLIP CHO DÂN MARKETING CHUYÊN NGHIỆP
HƯỚNG DẪN THIẾT KẾ QUẢNG CÁO VÀ ĐỒ HỌA CHUYÊN NGHIỆP VỚI CANVA
Hãy tham gia khóa học để trở thành người chuyên nghiệp. Tuyệt HAY!😲👍
GOOGLE SPREADSHEETS phê không tưởng
Hãy tham gia khóa học để biết mọi thứ
Khóa học Ba, Mẹ và Bé - Cùng bé lập trình TUYỆT VỜI
Khóa học sử dụng Adobe Presenter-Tạo bài giảng điện tử
Để thành thạo Wordpress bạn hãy tham gia khóa học
Khóa học sử dụng Edmodo để dạy và học hiện đại để thành công
==***==
Bảo hiểm nhân thọ - Bảo vệ người trụ cột
Tham gia nhóm Facebook
Để tham gia khóa học công nghệ truy cập link: http://thuvien.hocviendaotao.com
Mọi hỗ trợ về công nghệ email: dinhanhtuan68@gmail.com
Nguồn: Tinh Tế
Topics: Công nghệ mới
