RetinaMind

Edward Kang, New Jersey’deki Bergen County Academies’te okuyan 17 yaşında bir lise son sınıf öğrencisi. RetinaMind adını verdiği bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. Sistem, sıradan retina fotoğraflarına bakarak otizm spektrum bozukluğu (OSB) ve DEHB taraması yapıyor.

İlk testlerde modeller, OSB, DEHB ve nörotipik taramaları yaklaşık %89 doğrulukla ayırt etti. Proje, 2026 Regeneron Science Talent Search’te ikinci oldu ve 175.000 dolar ödül kazandı.

Nasıl çalışıyor?

Fikir ilk bakışta tuhaf görünse de biyolojik temeli var. Retina ve beyin aynı embriyonik dokudan gelişir. Kang’ın 2023’te okuduğu, Hong Kong Çin Üniversitesi’nin çalışması da dahil olmak üzere daha önceki makaleler, otizmli kişilerde retinada yapısal farklar bildirmişti. Kang, herkese açık retina (fundus) görüntüleri üzerinde evrişimli sinir ağları eğitti; ardından Grad-CAM gibi açıklanabilir yapay zekâ yöntemleriyle modelin kararını hangi bölgelerin yönlendirdiğini gösterdi. Dikkat çoğu zaman makula ve fovea üzerinde yoğunlaşıyor. Sistem tek bir kapalı etiket yerine “nörotipik”, OSB veya DEHB için güven skorları veriyor.

Ayrıca laboratuvar çalışması da yaptı: retina hücrelerini valproik asitle (otizmle ilişkilendirilen bir madde) muamele edip gen ifadesindeki değişikliklere baktı. Bu çalışma, retinadaki farkı açıklamaya yardımcı olabilecek ABCA4 dahil aday genlere işaret etti.

Önemli uyarılar

Bu, lisanslı bir tıbbi test değil; lise düzeyinde bir araştırma prototipi. %89’luk rakam, Kang’ın mevcut görüntü veri kümeleri üzerindeki kendi değerlendirmesinden geliyor; büyük, bağımsız klinik çalışmalardan değil. Tanı için standart hâlâ geleneksel davranışsal değerlendirme. RetinaMind, çok daha geniş doğrulamadan geçerse bir gün bekleme sürelerini kısaltabilecek erken, invazif olmayan bir tarama fikri olarak düşünülmeli.

Kang, Rutgers’teki otizm araştırma merkezindeki stajından sonra gelecekteki sürümlerin yalnızca evet/hayır işareti değil, tedaviyi yönlendirebilecek alt tipleri ayırt etmesini istediğini söylemiş. MIT’ye gitmeyi planlıyor.