Российские исследователи разработали нейросеть, способную выявлять признаки аутизма у детей на основе анализа электроэнцефалограммы (ЭЭГ).

19.06.2024 21:35:53

Российские учёные из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград), Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (Москва) и Северо-Западного политехнического университета (Китай) разработали нейросеть, которая с высокой точностью определяет аутизм по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ).

Для обучения нейросети были использованы записи ЭЭГ 298 детей в возрасте от 2 до 16 лет. Половина из них были здоровы, а другая половина имела диагноз «аутизм». Нейросеть анализировала функциональные связи между различными отделами головного мозга на основе полученных записей.

В результате исследования было выявлено, что наибольшие различия между здоровыми детьми и больными аутизмом наблюдались в функциональных связях в лобной доле головного мозга. При расстройствах аутистического спектра эти связи оказались более слабыми, чем в норме.

Точность распознавания аутизма с помощью искусственного интеллекта составила 95%. При этом ложноположительных срабатываний практически не было, то есть алгоритм не причислял здоровых детей к больным.

Учёные отмечают, что сейчас достоверность подобных алгоритмов обычно не превышает 80%. Предложенный подход на основе машинного обучения в перспективе поможет выявлять заболевания аутистического спектра на более ранних стадиях, чем это возможно сейчас.

Среди плюсов такого метода — простота функциональной диагностики: регистрация ЭЭГ детей в спокойном состоянии. В дальнейшем группа учёных планирует развивать математические методы и подходы, связанные с медицинской диагностикой других заболеваний мозга.

Ранее американские учёные также предложили новый метод раннего выявления аутизма. Они доказали эффективность измерения социального зрительного восприятия с помощью отслеживания движений глаз детей и связи этих данных с риском аутизма.