ИИ на ЭЭГ: новый инструмент для ранней диагностики аутизма ?

Российские и китайские ученые нашли способ с 95% точностью выявлять расстройства аутистического спектра по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ).

Исследователи из Балтийского федерального университета им. Канта, Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН и Северо-Западного политехнического университета (Китай) совместили методы теории графов и алгоритмы машинного обучения.

В основе метода — контрастный вариационный автокодировщик, тип нейросети, который находит отличительные признаки в данных, сравнивая группы. Ученые «показали» алгоритму записи ЭЭГ 298 детей в возрасте от 2 до 16 лет — половина с диагнозом «аутизм», половина здоровые. Алгоритм проанализировал функциональные связи между отделами мозга и научился отличать норму от патологии.

Точность распознавания составила 95%, при этом ложноположительных срабатываний практически не было — алгоритм не причислял здоровых детей к больным. Это важно для систем поддержки врачебных решений.

Что это значит для практики

Пока метод не заменит клиническую диагностику — ADOS-2 и наблюдение остаются золотым стандартом. Но в перспективе подход поможет выявлять аутизм на более ранних стадиях, чем сейчас. Это особенно ценно, потому что поведенческие проявления РАС в первые годы жизни очень разнообразны, а существующие ИИ-модели обычно дают точность не выше 80%.

Нейросеть также выявила ослабление некоторых функциональных связей в лобной доле мозга у детей с аутизмом. Эти данные могут помочь в изучении механизмов развития РАС.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: tass.ru

Комментарии: