Os cientistas realizaram um estudo em grande escala que envolveu 958 crianças. A retina de cada uma delas foi fotografada e, como resultado, os investigadores receberam uma base de dados de 1890 imagens. Ao mesmo tempo, a presença de autismo foi previamente diagnosticada em metade dos participantes e a outra metade serviu de grupo de controlo. A rede neural foi treinada em 85 por cento das fotos e concluiu sobre a gravidade dos sintomas de RAS. Depois de concluída a maior parte do trabalho, os investigadores testaram os restantes 15% das imagens da retina dos participantes.
As previsões do modelo de IA revelaram-se 100% exactas, permitindo-lhes distinguir com confiança entre as crianças com RAS e aquelas cujo desenvolvimento é típico. Ao mesmo tempo, uma imagem de 10% da área do disco ótico foi suficiente para obter um diagnóstico exato. Os investigadores concluíram que a sua abordagem funciona como uma ferramenta para o rastreio objetivo da EAR a partir dos 4 anos de idade.
