Учёные разработали систему, используя данные наблюдений за работой мозга 298 детей в возрасте от 2 до 16 лет
Подход, позволяющий использовать данные с электроэнцефалографов для выявления аутизма с 95% вероятностью, разработали учёные России и Китая. Система работает с применением искусственного интеллекта. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ), передает Kazpravda.kz со ссылкой на ТАСС
«Разработанный нами алгоритм нацелен именно на поиск отличительных черт в группе детей с аутизмом, считая функциональные сети здоровых детей общими для обеих групп. Поэтому он позволил найти признаки, которые упускают другие алгоритмы машинного обучения. В перспективе предложенный нами подход на основе машинного обучения поможет выявлять заболевания аутистического спектра на более ранних стадиях, чем это возможно сейчас», — заявил профессор Балтийского федерального университета (Калининград) Александр Храмов, чьи слова приводит пресс-служба РНФ.
Учёные разработали эту систему диагностики аутизма, используя данные, которые были собраны при наблюдениях за работой мозга 298 детей в возрасте от 2 до 16 лет. Половина из них была носителями различных форм аутизма. Учёных интересовало, существуют ли характерные особенности в электрической активности мозга, которые есть только у носителей аутизма.
Для получения подобных сведений исследователи использовали особый тип нейросетей, так называемый контрастный вариационный автокодировщик. Этот класс систем машинного обучения адаптирован для поиска даже самых неочевидных закономерностей, которые присутствуют в одном наборе данных и отсутствуют в других банках изображений или результатах замеров. Эту нейросеть учёные дополнительно усилили математическими методами из теории графов, которые помогают системе ИИ корректно работать с данными ЭЭГ.
Последующие проверки показали, что нейросетевой алгоритм был способен распознавать носителей аутизма по данным их ЭЭГ с 95% вероятностью, а не с примерно 80% шансом, чего удается достичь при помощи уже существующих ИИ-подходов. Как отмечают учёные, ложноположительных срабатываний при этом практически не было — система ИИ не причисляла здоровых детей к числу носителей аутизма.
Кроме того, нейросеть позволила исследователям выявить несколько характерных особенностей носителей аутизма, в том числе ослабление некоторых функциональных связей в лобной доле мозга. В связи с этим учёные предлагают научному сообществу сосредоточиться на полученных данных ЭЭГ при изучении механизмов развития аутизма.