ถามจริง ! เกาหลีใต้พัฒนา AI กรองออทิสติกในเด็กแม่นยำ 100% ? ใช้เพียงแค่รูปถ่ายเรตินา
เกาหลีใต้พัฒนาอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ชาญฉลาด ที่สามารถวินิจฉัยภาวะออทิสติกสเปกตรัม (Autism Spectrum Disorder: ASD) ในเด็กได้แม่นยำ 100% เพียงแค่ดูจากรูปถ่ายเรตินาเท่านั้น
นักวิจัยจากคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยยอนเซ (Yonsei University) ประเทศเกาหลีใต้ พัฒนาอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเครื่องมือในการวินิจฉัยภาวะออทิสติกสเปกตรัม (Autism Spectrum Disorder: ASD) และความรุนแรงของโรคในเด็ก ที่ใช้เพียงภาพถ่ายของเรตินาหรือจอประสาทตาเท่านั้น โดยนักวิจัยเคลมว่ามีความแม่นยำถึง 100% ช่วยให้เด็ก ๆ ได้รับการวินิจฉัยตั้งแต่เนิ่น ๆ และเป็นตัวช่วยใหม่ในการคัดกรอง เนื่องจากบุคลากรทางการแพทย์ของโรคเฉพาะทางนี้มีจำกัด
เนื่องจากเรตินาและเส้นประสาทด้านการมองเห็นเชื่อมต่อกันที่ขั้วประสาทตาบริเวณด้านหลังของลูกตา โครงสร้างนี้เป็นส่วนต่อออกมาจากระบบประสาทส่วนกลาง ทำหน้าที่เป็นดั่งประตูไปสู่สมอง ทำให้เหล่านักวิจัยมักใช้ประโยชน์ในการเข้าถึงข้อมูลสำคัญที่เกี่ยวข้องกับสมอง โดยไม่จำเป็นต้องใช้วิธีการที่ยุ่งยากหรือรุกล้ำร่างกายเกินไป
เช่นเดียวกับคณะวิจัยจากมหาวิทยาลัยยอนเซที่ใช้เพียงอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการเรียนรู้เชิงลึกในการตรวจสอบเพียงภาพถ่ายของเรตินาและสามารถคัดกรองเด็กที่มีภาวะ ASD โดยนักวิจัยเปิดรับผู้เข้าร่วมการศึกษาจำนวน 958 คน ที่มีอายุเฉลี่ย 7.8 ปี และได้ถ่ายภาพเรตินาของพวกเขา จนมีภาพเรตินาทั้งหมด 1,890 ภาพ ทั้งนี้ครึ่งหนึ่งของผู้เข้าร่วมวิจัยเป็นผู้ที่เคยได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรค ASD โดยประเมินความรุนแรงของโรคด้วยตารางการสังเกตการวินิจฉัยออทิสติก - ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง (ADOS-2) และระดับการตอบสนองทางสังคม - ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง (SRS-2) ในการประเมิน
ขณะที่โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันนัล (Convolutional Neural Network) ซึ่งเป็นอัลกอริทึม AI ที่สามารถเรียนรู้เชิงลึก ก็ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ 85% ของภาพถ่ายเรตินาทั้งหมด รวมถึงคะแนนการทดสอบความรุนแรงของโรคเพื่อสร้างแบบจําลองในการคัดกรองภาวะ ASD และความรุนแรงของโรคดังกล่าว ส่วนภาพที่เหลืออีก 15% ถูกเก็บไว้สําหรับการทดสอบระบบ
ในช่วงการทดสอบความถูกต้องของระบบ อัลกอริทึม AI สามารถคัดกรองเด็กที่ได้รับการวินิจฉัยว่ามีภาวะ ASD ได้อย่างถูกต้อง ด้วยค่าเฉลี่ยของพื้นที่ใต้เส้น ROC (AUROC) ซึ่งเป็นเมตริกยอดนิยมในการวัดความถูกต้องของ Machine learning ที่เรียกได้ว่าเป็นสมองของ AI อยู่ที่ 1.00 (โดยโมเดลที่มีการคาดการณ์ผิด 100% มีค่า AUROC อยู่ที่ 0.0 ส่วนโมเดลที่มีการคาดการณ์ถูกต้อง 100% มีค่า AUROC ที่ 1.0 จากสเกลของ AUROC ตั้งแต่ 0.0-1.0) ค่า AUROC ของโมเดลทั้งสองบ่งชี้ว่าการอัลกอริทึม AI ในการศึกษานี้ถูกต้อง 100%
ทั้งนี้ นักวิจัยกล่าวว่าเครื่องมือ AI ของพวกเขาควรใช้ในการคัดกรองภาวะ ASD ในเด็ก ๆ ที่มีอายุตั้งแต่ 4 ขวบขึ้นไป เพราะเรตินาของเด็กจะพัฒนาจนกระทั่งอายุ ดังกล่าว และยังมีความจําเป็นที่จะต้องมีการวิจัยเพิ่มเติม เพื่อตรวจสอบว่าเครื่องมือนี้จะสามารถคัดกรองผู้เข้าร่วมที่อายุน้อยกว่านั้นได้อย่างแม่นยําหรือไม่
ที่มาข้อมูล newatlas.com
