新型人工智能系统可以更早地诊断自闭症

根据下周在放射学年会上公布的一项研究，一种新开发的人工智能 (AI) 系统可以分析大脑的专门 MRI，准确诊断 24 至 48 个月大的儿童患有自闭症，准确率高达 98.5%北美协会(RSNA)。

Mohamed Khudri 博士是肯塔基州路易斯维尔大学的访问研究学者，他是一个多学科团队的成员，该团队开发了用于分析和分类大脑扩散张量 MRI (DT-MRI) 的三阶段系统。DT-MRI 是一种特殊技术，可检测水如何沿着大脑白质束传播。

库德里说：“我们的算法经过训练，可以识别偏差区域，以诊断某人是否患有自闭症或神经正常症。”

该人工智能系统涉及从 DT-MRI 扫描中分离出脑组织图像，并提取表明大脑区域之间连接水平的成像标记。机器学习算法将自闭症儿童大脑中的标记模式与正常发育的大脑中的标记模式进行比较。

“自闭症主要是一种大脑内部连接不当的疾病，”路易斯维尔诺顿儿童自闭症中心主任、神经病学教授、医学博士、哲学博士合著者格雷戈里·巴恩斯 (Gregory N. Barnes) 说。“DT-MRI 捕捉到了这些异常联系，这些联系导致了自闭症儿童经常出现的症状，例如社交沟通障碍和重复行为。”

研究人员将他们的方法应用于来自自闭症脑成像数据交换 II 的 226 名年龄在 24 至 48 个月之间的儿童的 DT-MRI 脑部扫描。该数据集包括 126 名自闭症儿童和 100 名正常发育儿童的扫描。该技术在识别自闭症儿童方面表现出 97% 的敏感性、98% 的特异性和 98.5% 的总体准确性。