Искусственный интеллект с высокой точностью определил аутизм по электроэнцефалограмме. Разработку представили ученые БФУ им. И. Канта Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН и Северо-Западного политехнического университета из КНР. На сайте РАН сообщается, что способ позволяет выявлять расстройства по данным ЭЭГ с точностью 95%. Алгоритм позволил найти признаки, которые упускают другие. Директор «Центра проблем аутизма» Екатерина Мень прокомментировала работу с точки зрения социальной пользы.
– Как мне кажется, эта работа больше полезна для области машинного обучения и нейросетевых достижений, а аутизм тут выступает как повод. Сам по себе метод ЭЭГ-исследований в диагностике аутизма имеет пока репутацию довольно слабого инструмента. Он может диагностировать различные расстройства мозга, включая эпилепсию и связанную с ней судорожную болезнь, дисфункцию мозга, опухоли и повреждения. Но без разграничения подтипов РАС оценить как диагностические инструменты невозможно. Различные результаты подтверждают наличие отклонений в ЭЭГ при РАС, но их недостаточно для диагностики. В диагностике РАС нас волнует не «отделение» от здоровых (это, как правило, могут сделать наблюдательные инструменты и глаз врача), а дифференциация, например, внутри других нарушений развития. Каким образом этот подход идентифицирует РАС в сравнении с ребенком с риском ЗПР (задержки психического развития) или с ребенком с речевым нарушением, или с ребенком с оппозиционно-вызывающим расстройством?, – говорит Екатерина Мень.
Екатерина Мень подчеркнула, что ряд проектов предлагают диагностику ранних рисков РАС уже на уровне телефонных приложений, что значительно выигрывает в доступности для растревоженных родителей. Энцефалограмма же на сегодня не входит даже в число обязательных диагностических процедур на РАС по новым клиническим рекомендациям.
– Нас больше волнуют методы субтипирования аутизма, разработки в линейках молекулярных биомаркеров (отделить хотя бы «чистых» аутистов от болезней нарушений обмена), кластеризация аутизмов не по МКБ, а по поведенческим симптомокомлексам. Аутист, который плохо спит и хорошо решает задачки, аутист, который не говорит и имеет запоры, аутист, который читает с двух лет и при этом ест землю, аутист, который рисует потрясающие картины и при этом агрессивен, и аутист, который не произносит ни слова, но на компьютере пишет стихи, при этом прокусывая себе периодически руку, – все это разные аутисты. Маршруты вмешательств у них, если мы хотим эффекта, а не просто времяпрепровождения, будут разные. И определение того, что у них слабая связанность в лобных долях, мало на что повлияет.
Поэтому мне всегда хочется спросить, какие именно аутисты были в выборке? Они спали во время сбора данных или решали какие-то задачи? Мы невероятно приветствуем все научные исследования в области аутизма в нашей стране, потому что их вообще катастрофически мало. И хочется поддержать каждую научную группу, которая обратила внимание на сложнейшую проблему. Но пока мне кажется, что это «наука для науки». Причем не совсем для науки «аутичной», – считает Мень.
