Российские и Китайские исследователи обучили искусственный интеллект анализировать стандартные электроэнцефалограммы и выявлять расстройства аутистического спектра с точностью 95%. Этим открытием поделилось издание «Российская газета».
Обнаружение аутизма у детей на начальных стадиях представляет собой сложную задачу. В первые годы жизни симптомы этого состояния могут быть весьма разнообразными, что затрудняет установление точного диагноза.
Искусственная нейросеть почти безошибочно определяла ключевые характеристики, позволяющие разграничивать норму и патологию, на основе массива данных о мозговой активности здоровых и больных детей. Ученые внедрили так называемый «контрастный вариационный автокодировщик» — тип нейронной сети, который различает сигналы в зависимости от их свойств, например, активность передачи нервных импульсов в разных отделах мозга. Однако для эффективной диагностики аутизма они модифицировали алгоритмы нейросети для работы с графами.
Эксперимент подтвердил высокую точность распознавания аутизма – 95%, а также отсутствие ложноположительных результатов. Исследователи отмечают, что наибольшие различия между здоровыми детьми и детьми с аутизмом наблюдаются в связях лобной доли, которые у последних оказались более слабыми. Это может быть связано с нарушениями в развитии нервной системы.
Ученые исходя из исследований предлагают при диагностике расстройств аутистического спектра уделять больше внимания данным ЭЭГ, полученным из лобной доли, — подчеркивает руководитель проекта, доктор физико-математических наук, Александр Храмов. — В перспективе предложенный нами подход поможет выявлять заболевания аутистического спектра на более ранних стадиях, чем это сейчас. При этом нужна только простая функциональная диагностика, такая, как регистрация ЭЭГ детей в спокойном состоянии.
