Le IA operano già nell’ambito del riconoscimento facciale e dello sguardo. Ma anche nella traduzione plurilingue nonché nella risposta a interrogativi complessi. E se in campo medico l’intelligenza artificiale per diagnosticare l’autismo diventasse un’applicazione concreta, per supportare pazienti e caregiver nella gestione delle criticità comunicative nell’ambito di talune unicità (come i disturbi dello spettro autistico)?
Anche con l’ulteriore opportunità di ridurre lo stigma sociale nelle persone autistiche. La stessa OMS, che di recente ha rilasciato le Linee guida sull’intelligenza artificiale in sanità, stabilisce infatti il ruolo essenziale della salute mentale per la realizzazione sociale dell’individuo e del suo stato di salute complessivo.
Algoritmi IA per la diagnosi dell’autismo
Intelligenza artificiale per diagnosticare l’autismo (disturbo di cui il 2 aprile di ogni anno si celebra la Giornata mondiale per la consapevolezza). È quanto ha sperimentato un team di ricercatori dell’Università di San Paolo, in Brasile, utilizzando una risonanza magnetica per addestrare algoritmi di Machine Learning in grado di diagnosticare i disturbi dello spettro autistico (un insieme di diverse alterazioni del neuro-sviluppo legate a un’anomala maturazione cerebrale che comincia già in epoca fetale, assai prima della nascita del bambino).
Disturbi contraddistinti da deficit del funzionamento personale, sociale, scolastico oppure lavorativo. Pubblicato su Scientific reports, rivista del gruppo Nature, lo studio internazionale su IA e autismo ha coinvolto fisici, statistici, medici e neuroscienziati provenienti da centri in Brasile, Germania e Francia.
Così Francisco A. Rodrigues, insegnante di Data Science e Sistemi Complessi presso l’Institute of Mathematical and Computer sciences (Icmc) dell’Università di San Paolo: “Abbiamo confrontato le mappe di persone con e senza disturbi dello spettro autistico, scoprendo che la diagnosi era possibile utilizzando una nostra metodologia: raccogliere dati di risonanza magnetica funzionale ed elettroencefalogramma”.
I ricercatori hanno alimentato algoritmi di Machine Learning con queste mappe. Sulla base degli esempi appresi, il sistema è riuscito a determinare quali alterazioni cerebrali erano associate alla sindrome autistica con una precisione superiore al 95%.
IA per diagnosticare l’autismo nei bambini
Presentata nell’ambito del meeting annuale RSNA (Radiological Society of North America) da Mohamed Khudri, dell’Università di Louisville, nel Kentucky, la ricerca condotta dall’Università statunitense fa leva sull’IA per analizzare le immagini di risonanze magnetiche cerebrali speciali e diagnosticare l’autismo nei piccoli pazienti di età compresa tra i 24 e i 48 mesi.
Si tratta di una tecnica di risonanza magnetica con tensore di diffusione, che consente di acquisire immagini anche tridimensionali fondandosi sull’analisi del movimento delle molecole d’acqua presenti all’interno dei tessuti del cervello. Per controllare quanto le differenti aree del cervello sono connesse tra loro.
Il team di ricerca ha applicato la metodologia alle scansioni cerebrali di 226 bambini di 24-48 mesi provenienti dall’Autism Brain Imaging Data Exchange II. Il set di dati includeva le scansioni di 126 bambini con autismo e di 100 bambini con sviluppo normale. La tecnologia ha attestato una sensibilità del 97%, una specificità del 98% e un’accuratezza totale del 98,5% nell’identificare i bambini con autismo.
