Augenscan mit künstlicher Intelligenz erkennt Autismus bei Kindern

Ein koreanisches Forschungsteam hat erfolgreich ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiertes Modell für die Diagnose und zur Beurteilung des Schweregrads von Autismus eingesetzt. Dafür braucht es lediglich ein Foto der Netzhaut eines Kindes oder Jugendlichen.

Zunächst wurde das Modell anhand von Bildern trainiert, bei denen der KI mitgeteilt wurde, ob eine Person Autismus hatte oder nicht. Bei einer anschließenden Auswertung unbekannter Netzhautbilder von 958 Kindern und Jugendlichen, von denen die Hälfte Autismus hatte, stellte das Modell perfekte Diagnosen. Was den Schweregrad betraf, war es nicht ganz so gut: Hier lag es nur zu 48 bis 66 Prozent der Fälle richtig.

„Personen mit Autismus-Spektrum-Störung weisen strukturelle Netzhautveränderungen auf, die möglicherweise Gehirnveränderungen widerspiegeln, einschließlich Anomalien der Sehbahn durch embryonale und anatomische Vernetzungen“, schreiben die Forschenden in dem Fachmagazin „JAMA Network Open“. Die Ergebnisse müssen allerdings durch umfassendere Untersuchungen noch weiter untermauert werden, da die bisher untersuchte Gruppe nur eine Altersspanne von 4 bis 18 Jahren umfasste.

Basierend auf der Prävalenz unter Achtjährigen schätzt man, dass etwa einer von 36 Menschen autistisch ist. Eine frühe Diagnose und Behandlung kann Betroffenen helfen, sich selbst besser zu verstehen und sich in ihrer Umwelt zurechtzufinden.

Quelle: DOI 10.1001/jamanetworkopen.2023.47692