Retinale scans kunnen autisme identificeren bij kinderen
Weten hoe autisme bij kinderen te identificeren, is door de jaren heen een van de grootste zorgen van moeders geweest. Deze aandoening, die het zenuwstelsel aantast, is namelijk niet altijd gemakkelijk te herkennen, omdat het zich in verschillende soorten en gradaties voordoet die onopgemerkt kunnen blijven.
Daarom besloot wetenschapper Benny Zee van de Universiteit van Hong Kong een stap voorwaarts te zetten. Hij creëerde namelijk een methode die kunstmatige intelligentie voor twee hoofddoelen gebruikt. Ten eerste om autisme bij kinderen op te sporen. Ten tweede om het risico op deze aandoening in te schatten.
Voor Benny Zee ligt een van de grootste nadelen van de behandeling van mensen met autisme in de late diagnose. Dit voorkomt vervolgens dat de tekortkomingen in het vermogen om te communiceren en zich te verhouden tot de omgeving op de best mogelijke manier worden aangepakt.
De hierboven genoemde wetenschapper zei zelfs het volgende tegen de media in zijn land: “Het belang van vroeg ingrijpen is dat ze nog groeien, ze zijn nog in ontwikkeling. Er is dus een grotere kans op succes”.
Hoe werkt de innovatieve methode om autisme bij kinderen te identificeren?
De methode voor het identificeren van autisme bij kinderen bestaat uit software en een camera met een opmerkelijke resolutie. Deze is verantwoordelijk voor het relateren en analyseren van tal van kenmerken van mensen. Netvliezen en bloedvaten zijn twee van de belangrijkste detectie-elementen.
Deze fantastische uitvinding wordt beschouwd als een extra hulpmiddel voor de diagnose door specialisten, waardoor ze meer steun krijgen voor hun beweringen. Het is een zeer waardevolle bijdrage gezien de achtergrond over het gedrag van de ouders.
De effectiviteit van de methode van Benny Zee om autisme te identificeren
Het relevante punt van een onderzoek om het nut ervan op grotere schaal te meten, is de effectiviteit die het kan bereiken. Dus, volgens wat is onthuld in de studie die is gepubliceerd in het medische tijdschrift EClinicalMedicine, is de nauwkeurigheid van de methode meer dan 90 procent.
Wetenschappers voerden de tests uit bij 70 kinderen, van wie er 46 een autismespectrumstoornis (ASS) hadden. De overige 24 personen maakten deel uit van een controlegroep. Uiteindelijk was de effectiviteit 96,7 procent.
Een ander interessant aspect is dat de analysegroep een zesjarig kind omvatte, zodat de methode al op jonge leeftijd significant zou zijn. Tegelijkertijd was de gemiddelde leeftijd van de meeste jongeren 13 jaar.
Een ontdekking om scepsis te beteugelen
Het werk om mensen te helpen met de diagnose autismespectrumstoornis is vaak vertraagd vanwege de scepsis van de ouders. Veel ouders weigeren te accepteren dat hun kinderen deze aandoening hebben, en verwerpen zelfs volledig wat artsen zeggen.
Met dat in gedachten zou de methode van Benny Zee de ouders onweerlegbaar bewijzen en de behandeling versnellen. Op die manier zou de sociale ontwikkeling van de kleintjes aanzienlijk kunnen verbeteren.
De relatie tussen het netvlies en autisme
Dus nu vraag je je misschien af welke informatie het netvlies kan bieden om autisme bij kinderen te identificeren. De uitleg is ongetwijfeld uitgebreid, maar we zullen het verkort uitleggen.
In wezen hebben verschillende onderzoeken door de jaren heen aangetoond dat autisme verband houdt met veranderingen in het centrale zenuwstelsel. Van zijn kant is het netvlies een sensorisch membraan; met andere woorden, een verlengstuk van het zenuwstelsel.
Met dit in gedachten hebben experts vervolgens meer aandacht besteed aan het vergelijken van het netvlies van mensen met en zonder autismespectrumstoornis. Als gevolg hiervan merkten ze herhalende patronen in het netvlies op. En het waren deze veranderingen in de optische zenuwvezellaag die Benny Zee in zijn programma opnam.
Tot slot kan netvliesscanning ook de opening zijn voor vooruitgang met een andere mate van automatisering in zowel vroege detectie als de bepaling van risicofactoren voor andere afwijkingen die hun oorsprong vinden in het centrale zenuwstelsel. Denk bijvoorbeeld aan Parkinson en Alzheimer.