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南韓開發診斷兒童自閉症AI模型 準確度高達100%
編譯／Elisa
美國疾病管制與預防中心預估，每36人中就有一位罹患自閉症類群障礙(ASD)，也統稱自閉症，其中主要兩個症狀就是社交溝通障礙，以及會重複的做出某種行為或感興趣的事。
然而因為缺乏受過訓練的專業評估人員，準確辨別罹患自閉症的人成為一大挑戰，南韓研究人員就想出一套解決方案，利用深度學習演算法，客觀地篩檢 ASD 族群，方法是透過患者的視網膜結構圖像，因為這能反映出大腦潛在變化，像是視路(visual pathway)異常。
▲南韓開發診斷兒童自閉症AI模型，準確度高達100% (Image by creativeart on Freepik)
深度學習運算法訓練AI辨別自閉症患者
這項研究收集了 958 位 19 歲以下自閉症患者、以及做為對照組，典型發展(typical development, TD)受試者的視網膜影像，再利用得出的數據，創建了一個卷積神經網絡(convolutional neural network)，訓練 AI 模型篩檢自閉症和症狀嚴重程度。評估依據則是來自自閉症診斷觀察量表（第二版）ADOS-2，和社交反應量表（第二版）SRS-2。
AI模型有望緩解自閉症評估人力不足問題
結果顯示，AI 模型能夠準確識別患有自閉症的孩童，準確度甚至能夠達到 100%。研究人員表示，這也表明視網膜照片有望提供自閉症症狀嚴重程度的額外資訊，這點目前只有透過自閉症診斷觀察量表（第二版）才能夠做到，有可能是因為這得靠訓練有素的專業人員在足夠的時間下評估，能更準確反應症狀嚴重程度。研究團隊樂觀認為，這項 AI 模型有望緩解兒童精神病學評估人力不足的困境。
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本文由 科技島 授權轉載，原文〈南韓開發診斷兒童自閉症AI模型 準確度高達100%〉
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