연구자들은 인공 지능을 사용하여 자폐증 진단을 돕습니다.

연구원들은 자폐증 스펙트럼 장애를 진단하는 데 인공 지능 기술을 사용할 것을 제안하고 있습니다.

사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표된 최근 기사에서 브라질, 프랑스, 독일의 연구원들은 기계 학습 알고리즘을 훈련하기 위해 자기 공명 영상을 사용했다고 합니다.

“정량적 진단 방법”이 제안된 이 작업은 자폐증 진단을 받은 240명 이상을 포함한 500명의 뇌 영상 데이터를 기반으로 했습니다.

인공 지능(AI)이란 무엇입니까?

데이터에는 기계 학습 기술이 적용되었습니다.

“우리는 기능적 자기공명영상(fMRI) 및 뇌파도(EEG) 데이터를 수집하여 방법론을 개발하기 시작했습니다. 진술.

AI가 진료실에 나타나자 대부분의 환자는 전문가의 조언에 따라 허가를 내리고 있습니다.

2015년 11월 15일, 브라질 상파울루에 있는 상파울루 대학교. (게티 이미지를 통한 프레데릭 솔탄/코비스)

“우리는 ASD가 있는 사람과 없는 사람의 지도를 비교했고 이 방법론을 사용하여 진단이 가능하다는 것을 발견했습니다.”라고 그는 덧붙였습니다.

기계 학습 알고리즘에 지도가 제공되었고 시스템은 95% 이상의 평균 정확도로 자폐증과 관련된 뇌 변형을 결정할 수 있었습니다.

이전 연구에서는 기계 학습을 기반으로 자폐증을 진단하는 방법을 제안했지만, 이 기사에서는 뇌 네트워크 조직이 아닌 단일 통계 매개변수를 사용하는 경우가 많다고 지적합니다.

자폐증은 뇌의 차이로 인해 발생하는 발달 장애입니다. (iStock)

중증 자폐증을 가진 캘리포니아 남성이 루빅스의 큐브 세계 기록을 경신: ‘마음 속의 충만함’

fMRI 데이터를 분석한 결과 인지, 감정, 학습 및 기억 과정과 관련된 특정 뇌 영역의 변화가 나타났으며, 자폐증 환자의 피질 네트워크는 대조군에 비해 더 많은 분리, 정보 분포 및 연결성이 낮았습니다.

“몇 년 전까지만 해도 ASD 증상을 유발하는 변형에 대해 알려진 바가 거의 없었습니다. 그러나 이제 ASD 환자의 뇌 변형은 특정 행동과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만 해부학적 연구에 따르면 변형이 눈에 띄지 않는 것으로 나타났습니다. 경미한 ASD의 진단을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 우리의 연구는 이 신경다양성에 대한 더 깊은 이해를 얻는 데 도움이 될 수 있는 새로운 방법론 개발의 중요한 단계입니다.”라고 Rodrigues는 말했습니다.

2020년 3월 14일, 조지아주 애틀랜타에 있는 질병 통제 예방 센터 본부. (Getty Images를 통해 Elijah Nouvelage/Bloomberg)

연구를 지원한 상파울루 연구 재단(São Paulo Research Foundation)에 따르면 이 방법론은 개발 중이며 구현하는 데 몇 년이 걸릴 것이라고 합니다.

질병 통제 예방 센터(Centers for Disease Control and Prevention)에 따르면 어린이 36명 중 약 1명이 자폐 스펙트럼 장애로 확인되었습니다.

발달장애를 진단하는 것은 혈액검사와 같은 의학적 검사가 없기 때문에 어려울 수 있습니다.

출처: https://www.foxnews.com/health/researchers-use-artificial-intelligence-help-diagnose-autism-study