Le nouveau système d’IA atteint une précision de 98,5 % dans le diagnostic de l’autisme

Un système d’intelligence artificielle (IA) nouvellement développé qui analyse les IRM cérébrales spécialisées diagnostique avec précision l’autisme chez les enfants âgés de 24 à 48 mois avec une précision de 98,5 %, selon une étude présentée la semaine prochaine lors de la réunion annuelle qui sera présentée à la Société radiologique d’Amérique du Nord. (RSNA).

Mohamed Khudri, B.Sc., chercheur invité à l’Université de Louisville dans le Kentucky, faisait partie d’une équipe multidisciplinaire qui a développé le système d’analyse et de classification du tenseur de diffusion cérébrale à trois niveaux (DT-MRI). La DT-MRI est une technique spéciale qui détecte la façon dont l’eau se déplace le long des voies de la substance blanche dans le cerveau.

Notre algorithme est formé pour identifier les zones de déviation afin de diagnostiquer si une personne est autiste ou neurotypique.

Mohamed Khudri, B.Sc., chercheur invité à l’Université de Louisville

Le système d’IA consiste à isoler les images de tissus cérébraux des analyses DT-IRM et à extraire des marqueurs d’images qui indiquent le niveau de connectivité entre les régions du cerveau. Un algorithme d’apprentissage automatique compare les modèles de marqueurs présents dans le cerveau des enfants autistes avec ceux de cerveaux en développement normal.

“L’autisme est avant tout un trouble des connexions défectueuses dans le cerveau”, a déclaré le co-auteur Gregory N. Barnes, MD, Ph.D., professeur de neurologie et directeur du Norton Children’s Autism Center à Louisville. “Le DT-MRI capture ces connexions anormales qui conduisent aux symptômes que les enfants autistes ressentent souvent, tels qu’une communication sociale altérée et un comportement répétitif.”

Les chercheurs ont appliqué leur méthodologie aux scintigraphies cérébrales DT-MRI de 226 enfants âgés de 24 à 48 mois issus de l’Autism Brain Imaging Data Exchange-II. L’ensemble de données comprenait des analyses de 126 enfants touchés par l’autisme et de 100 enfants au développement typique. La technologie a démontré une sensibilité de 97 %, une spécificité de 98 % et une précision globale de 98,5 % dans l’identification des enfants autistes.

“Notre approche est une nouvelle avancée qui permet une détection précoce de l’autisme chez les nourrissons de moins de deux ans”, a déclaré Khudri. « Nous pensons qu’une intervention thérapeutique avant l’âge de trois ans peut conduire à de meilleurs résultats, notamment en permettant aux personnes autistes d’acquérir une plus grande indépendance et un QI plus élevé. »

Selon le rapport communautaire 2023 du CDC sur l’autisme, moins de la moitié des enfants atteints de troubles du spectre autistique ont reçu une évaluation de leur développement avant l’âge de trois ans, et 30 % des enfants répondant aux critères d’un trouble du spectre autistique ont reçu une évaluation à l’âge de 3 ans. 8 ans, aucun diagnostic formel. âge.

“L’idée derrière une intervention précoce est de tirer parti de la plasticité cérébrale, qui est la capacité du cerveau à normaliser ses fonctions grâce à la thérapie”, a déclaré le Dr. Barnes.

Les chercheurs ont déclaré que les nourrissons et les tout-petits autistes reçoivent un diagnostic tardif pour plusieurs raisons, notamment le manque de bande passante dans les centres de test. Khudri a déclaré que leur système d’IA peut faciliter une gestion précise de l’autisme tout en réduisant le temps et les coûts associés à l’évaluation et au traitement.

“L’imagerie offre la promesse de détecter l’autisme rapidement et objectivement”, a déclaré le Dr. Barnes. « Nous envisageons une évaluation de l’autisme qui commence par une DT-IRM, suivie d’une courte séance avec un psychologue pour confirmer les résultats et guider les parents sur les prochaines étapes. Cette approche pourrait réduire la charge de travail des psychologues jusqu’à 30 %.

Le système d’IA produit un rapport détaillant les voies neuronales affectées, les effets attendus sur la fonctionnalité cérébrale et un niveau de gravité qui peut être utilisé pour guider les interventions thérapeutiques précoces.

Les chercheurs travaillent à commercialiser et à obtenir l’approbation de la FDA pour leur logiciel d’IA.

Les autres co-auteurs sont Mostafa Abdelrahim, B.Sc., Yaser El-Nakieb, Ph.D., Mohamed Ali, Ph.D., Ahmed S. Shalaby, Ph.D., A. Gebreil, MD, Ali Mahmoud, Ph.D., Ahmed Elnakib, Ph.D., Andrew Switala, Sohail Contractor, MD, et Ayman S. El-Baz, Ph.D.