L’intelligenza artificiale spazia sempre di più su numerosi campi della medicina. Questa volta si parla di una ricerca, presentata al meeting annuale della Radiological society of North America da Mohamed Khudri, dell’Università di Louisville, nel Kentucky, che si occupa della diagnosi precoce di autismo.

Il sistema utilizzato dall’Università americana si avvale della IA per analizzare le immagini di risonanze magnetiche cerebrali speciali e diagnosticare l’autismo nei bambini di età compresa tra i 24 e i 48 mesi.

La risonanza utilizzata in questo studio è una tecnica di risonanza magnetica che prevede l’uso di uno strumento, il tensore di diffusione, che permette di ottenere immagini anche tridimensionali basandosi sull’analisi del movimento delle molecole d’acqua presenti nei tessuti del cervello. In questo modo è possibile osservare quanto le differenti aree del cervello sono connesse tra loro.

I risultati

“L’autismo è principalmente una malattia provocata da connessioni improprie all’interno del cervello“, ha dichiarato il co-autore del lavoro Gregory Barnes. “La Dt-Mri cattura queste connessioni anomale che portano ai sintomi che i bambini con autismo spesso presentano, come la comunicazione sociale compromessa e i comportamenti ripetitivi“.

I ricercatori hanno applicato la loro metodologia alle scansioni cerebrali di 226 bambini di 24-48 mesi provenienti dall’Autism brain imaging data exchange-II. Il set di dati comprendeva scansioni di 126 bambini con autismo e 100 bambini con sviluppo normale.

La tecnologia ha dimostrato una sensibilità del 97%, una specificità del 98% e un’accuratezza complessiva del 98,5% nell’identificare i bambini con autismo. “Il nostro approccio è una novità che consente di individuare precocemente l’autismo nei bambini“, ha dichiarato Khudri. “Crediamo che un intervento terapeutico prima dei tre anni possa portare a risultati migliori, compresa la possibilità per gli individui affetti da autismo di raggiungere una maggiore indipendenza e un quoziente intellettivo più alto“.