2 Minutės
Pietų Korėjos mokslininkai sukūrė naują, neinvazinį metodą, leidžiantį diagnozuoti dėmesio deficito ir hiperaktyvumo sutrikimą (ADHD) naudojant vien tik akių nuotraukas ir dirbtinį intelektą.
ADHD diagnozės iššūkiai
Tikslus ADHD nustatymas yra itin svarbus, siekiant suteikti tinkamą pagalbą sergantiems asmenims. Tačiau dabartiniai diagnozavimo metodai dažnai yra ilgi ir prieštaringi. Naujausias tyrimas rodo, kad dirbtinis intelektas gali palengvinti šį procesą.
Dirbtinio intelekto taikymas akių nuotraukose
Tyrėjai iš Pietų Korėjos mokė mašininio mokymosi modelius atpažinti ADHD požymius iš akių dugno nuotraukų. Iš keturių išbandytų modelių, geriausias pasiekė 96,9% tikslumą, remdamasis vien tik vaizdų analize. Svarbiausi požymiai buvo didesnis kraujagyslių tankis, jų forma ir plotis, taip pat tam tikri pokyčiai regos diske.
Ryšys tarp akių ir smegenų
Jau seniai manoma, kad ADHD susiję su smegenų jungčių pokyčiais, kurie gali atsispindėti ir akyse. Jei pavyktų nustatyti specifinius požymius, tai galėtų tapti greitesniu ir patikimesniu ADHD nustatymo būdu.
Tyrimo eiga ir rezultatai
Tyrime dalyvavo 323 vaikai ir paaugliai, kuriems anksčiau buvo diagnozuotas ADHD, ir 323 kontrolinės grupės nariai be šios diagnozės. Dirbtinio intelekto sistema sėkmingai prognozavo ADHD, taip pat nustatė tam tikrus sutrikimus, pavyzdžiui, selektyvaus vizualinio dėmesio trūkumą.
Privalumai ir tolesni žingsniai
Nors ankstesni mašininio mokymosi metodai naudojo įvairius kintamuosius, šis metodas remiasi tik akių nuotraukomis, todėl yra paprastesnis ir efektyvesnis. Kitas žingsnis – išbandyti šį metodą su didesnėmis ir įvairesnėmis amžiaus grupėmis, nes ADHD pasireiškimas suaugusiesiems gali skirtis.
Išvados
Naujas dirbtinio intelekto metodas, analizuojantis akių nuotraukas, gali tapti greitesniu ir tikslesniu ADHD diagnozavimo būdu. Ankstyvas nustatymas ir intervencija gali pagerinti sergančiųjų socialinį, šeimos ir mokymosi funkcionavimą.
Komentarai