Искусственный интеллект смог определить аутизм по ЭЭГ

Алгоритмы машинного обучения из массива данных активности головного мозга здоровых и больных детей выбирали признаки, наиболее важные для отличия нормы от патологии. В перспективе предложенный подход поможет диагностировать у детей аутизм в самом раннем возрасте. Результаты исследования опубликованы в Chaos, Solitons and Fractals, сообщает РНФ.

Расстройства аутистического спектра сложно диагностировать в первые годы жизни ребенка из-за того, что поведенческие и неврологические проявления этих заболеваний очень разнообразны. Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград), Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (Москва) и Северо-Западного политехнического университета (Китай) предложили использовать контрастный вариационный автокодировщик — один из типов нейронных сетей.

Этот алгоритм способен практически без стороннего обучения (его можно натренировать на очень маленьком наборе данных) классифицировать сигналы в зависимости от их свойств: например, отличить активность передачи нервных импульсов между разными отделами головного мозга. Он может в наборе данных об электрической активности мозга выявить признаки, четко отличающие людей с аутизмом от здоровых.

Авторы сняли электроэнцефалограмму у 298 детей в возрасте от 2 до 16 лет, половина из которых была здорова, у половины — диагностированный аутизм. После обучения программа смогла вывести зависимость между тем или иным набором функциональных связей в мозге, нормой или патологией. Эксперимент показал, что точность распознавания аутизма — 95%, при этом ложноположительных срабатываний практически не было, то есть алгоритм не причислял здоровых детей к больным. Последнее очень важно для создания систем поддержки принятия врачебных решений.

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. Такие изменения могут быть в значительной степени связаны с нарушениями развития нервной системы. Так, согласно исследованиям, человеческий мозг развивается последовательно от затылочной, височной и теменной зон к лобной доле, которая отвечает за способность к планированию, принятию решений, рабочую память, когнитивный контроль. Поэтому у детей с нарушением развития лобной доли наблюдаются проблемы с этими поведенческими аспектами.