Подход, позволяющий использовать данные с электроэнцефалографов для выявления аутизма с 95% вероятностью, разработали ученые России и Китая. Система работает с применением искусственного интеллекта, сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).
«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.
Ученые 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. Ученых 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 ученые дополнительно усилили математическими методами из теории графов, которые помогают системе ИИ корректно работать с данными ЭЭГ.
