Алгоритм машинного обучения, созданный психологами США, помог в диагностике аутизма у младенцев. Нейросеть с высокой точностью провела анализ созданной с помощью фМРТ карты функциональной связности областей мозга шестимесячных детей и определила вероятность развития заболевания. Исследование опубликовано в журнале Science Translational Medicine.
Диагноз «аутизм» или другое расстройство аутистического типа в Америке ставится одному из 68 детей. При таких неврологических патологиях развивается дефицит социального взаимодействия и общения, ограниченный интерес к окружающему миру и двигательные расстройства в виде повторяющихся действий. В большинстве случаев первые предвестники начинают появляться на втором году жизни. Существующие до недавнего времени диагностические признаки – например, движения глаз – могут выявить аутизм в возрасте от шести месяцев до года. Но такая диагностика считается недостаточно точной.
Заболевание не поддается лечению, и только специальные педагогические программы помогают детям научиться адаптироваться и затем вести самостоятельную взрослую жизнь. Эффективность такой терапии зависит от времени начала занятий – чем раньше, тем больше вероятность успеха.
Предыдущие исследования выявили неравномерное развитие разных областей мозга при аутизме. Учёные из Университета Северной Каролины воспользовались возможностями функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и проследили активность определённых участков мозга у 59 младенцев из группы риска.
В шестимесячном возрасте детям сделали фМРТ и для каждого составили карту функциональной связанности всех областей мозга. Основой методики послужило предположение о том, что участки в состоянии покоя или действия должны реагировать одинаковым уровнем сигнала – это свидетельствует об их функциональной связности. После анализа полученных матриц нейронная сеть предсказала аутистическое расстройство у девяти малышей.
Следующим этапом стало обследование специалистам уже подросших детей в возрасте двух лет. Врачи проверили у испытуемых коммуникативные способности, уровень обучаемости и наличие нарушения в поведении. В результате диагноз поставили 11 детям из 59, 9 из которых уже предсказал компьютер. Таким образом, нейросеть смогла правильно определить большинство больных детей, при этом отличив их от здоровых, и пропустила только два случая нарушения. Это значит, что разработанный психологами машинный алгоритм в сочетании с фМРТ – довольно точный инструмент в ранней диагностике заболевания.
Машинные алгоритмы получают большую популярность в медицинской диагностике. Так, например, на платформе Kaggle, проводящей конкурсы по машинному обучению, проходили соревнования по тому, как улучшить распознавание рака лёгкого.
Текст: Екатерина Заикина
Functional neuroimaging of high-risk 6-month-old infants predicts a diagnosis of autism at 24 months of age by Robert W. Emerson, Chloe Adams, John R. Pruett Jr, Joseph Piven et al. in Science Translational Medicine. Published June 2017
DOI: 10.1126/scitranslmed.aag2882