Société

Des chercheurs de l'Université de Yonsei (Corée du Sud) ont développé une méthode novatrice utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour diagnostiquer l'autisme avec une fiabilité de 100%.

Cette approche totalement nouvelle repose sur l'analyse détaillée d'images de la rétine à l'aide d'un algorithme d'apprentissage profond. La rétine étant une extension du système nerveux central, elle révèle des particularités structurelles spécifiques aux troubles du spectre de l'autisme (TSA) chez les enfants.

L'équipe a entraîné l'algorithme avec un ensemble de données comprenant des images rétiniennes de 958 participants de moins de 19 ans, dont la moitié avait reçu un diagnostic de TSA. L'IA a obtenu un score parfait pour différencier les enfants avec un TSA de l'autre groupe, au développement "normal". 

Cette approche offre des avantages notables : détection précoce, non-invasivité et accessibilité accrue au diagnostic, particulièrement utile dans les régions où les ressources médicales spécialisées sont limitées. Elle promet de réduire les retards significatifs dans le diagnostic de l'autisme. La précocité du diagnostic est reconnue comme étant essentielle pour améliorer les résultats à long terme chez les enfants autistes.

De plus, en comparaison avec les méthodes traditionnelles, l'approche basée sur l'IA offre une objectivité accrue, contournant les biais subjectifs des évaluations comportementales et observations liés aux expériences personnelles des évaluateurs.

Les travaux de l’équipe sont disponibles dans la revue JAMA New Open.

(LpR-Source : Trust my science/Picture : Kalea Jerielle via Unsplash