Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Исследование предлагает использовать искусственный интеллект для диагностики расстройств аутистического спектра

Исследование предлагает использовать искусственный интеллект для диагностики расстройств аутистического спектра
Исследование предлагает использовать искусственный интеллект для диагностики расстройств аутистического спектра

Диагностика расстройства аутистического спектра (РАС) по-прежнему представляет собой сложную задачу из-за степени сложности, требующей наличия высококвалифицированных специалистов. Аутизм — это многофакторное расстройство развития нервной системы с очень разнообразными симптомами. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), в Соединенных Штатах примерно у 1 из 36 детей был диагностирован РАС, и все же нет биохимических маркеров, позволяющих точно идентифицировать его. Метод количественной диагностики предложен бразильскими исследователями в статье, опубликованной в журнале Scientific Reports.

Исследование было основано на данных визуализации головного мозга 500 человек, примерно у половины из которых (242 человека) был диагностирован РАС. К данным применялись методы машинного обучения.

«Мы начали разработку нашей методологии со сбора данных функциональной магнитно-резонансной томографии [фМРТ] и электроэнцефалограммы [ЭЭГ]», — сказал Франсиско Родригес, последний автор статьи. Он является профессором Института математики и информатики Университета Сан-Паулу (ICMC-USP) в Сан-Карлосе, Бразилия.

«Мы сравнили карты людей с РАС и без него и обнаружили, что с помощью этой методики возможна диагностика», — сказал Родригес.

Исследователи загрузили эти карты в алгоритм машинного обучения. Основываясь на изученных примерах, система смогла определить, какие изменения мозга связаны с РАС с точностью выше 95%.

Многие недавние исследования предлагают методы диагностики РАС, основанные на машинном обучении, но используют один статистический параметр, игнорируя организацию сети мозга, что является новшеством, представленным в этом исследовании, отмечается в статье. Карты мозга или корковые сети показывают, как связаны области мозга. Исследования этих сетей начались около 20 лет назад и предложили новое видение нейронауки. «Точно так же, как дорога с перерывами меняет движение в регионе, мозг с изменениями приводит к изменениям в поведении», — сказал Родригес.

Анализ данных фМРТ выявил изменения в определенных областях мозга , связанных с когнитивными, эмоциональными процессами, обучением и памятью. Корковые сети пациентов с РАС демонстрировали большую сегрегацию, меньшее распространение информации и меньшую связность по сравнению с контрольной группой.

«Еще несколько лет назад мало что было известно об изменениях, которые приводят к симптомам РАС. Однако теперь известно, что изменения мозга у пациентов с РАС связаны с определенным поведением, хотя анатомические исследования показывают, что эти изменения трудно увидеть. , что значительно усложняет диагностику легкого РАС. Наше исследование является важным шагом в разработке новых методологий, которые могут помочь нам глубже понять эту нейродивергенцию», — сказал Родригес.

Методология находится в стадии разработки, и на ее внедрение уйдут годы. Тем не менее, это будет способствовать пониманию церебральных различий и будет полезно в будущем для помощи специалистам, особенно в случаях, связанных с диагностической неопределенностью.

Широкий спектр приложений

Для Родригеса исследование является небольшим вкладом в более глубокое понимание того, как РАС связано с изменениями мозга. Для практического применения этого автоматического диагностического метода требуется гораздо больше исследований. Картирование мозга может быть полезно для диагностики других состояний, помимо РАС. Предыдущая работа показывает, что карты мозга также могут быть использованы для выявления шизофрении со значительной точностью.

«Мы начали разрабатывать новые методы выявления психических расстройств десять лет назад. Мы обнаружили, что диагностика шизофрении может быть значительно улучшена с использованием сетей мозга и искусственного интеллекта . быть возможным», — сказал Родригес, ссылаясь на исследование, опубликованное в 2022 году в Journal of Neural Engineering .

Необходимо преодолеть множество проблем, таких как небольшие базы данных и сложность сбора данных, но в качестве общей методологии она может помочь ученым понять несколько состояний, и одной из целей группы является исследование взаимосвязей между психическими расстройствами.

«Насколько похожи с точки зрения изменений мозга шизофрения и болезнь Альцгеймера? Если мы сможем найти корреляции между психическими расстройствами, мы сможем разработать новые лекарства и аналогичные методы лечения для разных состояний или даже адаптировать лечение одного состояния для использования в другом». Нам далеко до этого, но впереди многообещающий путь», — сказал Родригес.

Исследователи ожидают лучшего понимания того, как изменения мозга влияют на поведение, что приведет к более гуманному и эффективному лечению, а также к более эффективной государственной политике. Сложность предмета очевидна из междисциплинарного характера исследования. В группу вошли физики, статистики, врачи и неврологи из центров в Бразилии, Франции и Германии. Они проанализировали медицинские данные, собранные неврологами, и исследования мозга, проведенные нейробиологами, а также алгоритмы, разработанные физиками и статистиками.

Теги: аутизм, ИИ

В тренде