Искусственный интеллект и аутизм: как нейросети могут помочь в диагностике?
Добрый день, друзья! В последние годы учёные всё активнее исследуют возможности искусственного интеллекта в диагностике расстройств аутистического спектра (РАС). Сегодня мы расскажем о свежем исследовании испанских учёных, в котором они применили трёхмерные сверточные нейросети (3D-CNN ResNet) для анализа движений тела у детей с аутизмом (Alberto Altozano, Maria Eleonora Minissi, Mariano Alcañiz, Javier Marin-Morales. Introducing 3DCNN ResNets for ASD Full-Body Kinematic Assessment: A Comparison with Hand-Crafted Features).
Зачем это нужно?
Дети с аутизмом часто отличаются особой моторикой: у них может наблюдаться нестабильная координация, трудности с планированием движений или необычные жесты. Учёные из Политехнического университета Валенсии решили изучить, можно ли по движениям тела выявить РАС — и сделали это с помощью VR и нейросетей.
Как проходило исследование?
В исследовании участвовали 39 детей с РАС и 42 типично развивающихся сверстника. Возраст участников — от 3 до 7 лет. Все дети с РАС были ранее продиагностированы с использованием шкалы ADOS-2.
Всем участникам предлагалось выполнить 12 коротких заданий в виртуальной реальности, связанных с взаимодействием с предметами и имитацией. Например: бросать мяч, надувать пузыри, срывать яблоки с дерева, повторять движения за аватаром.
При этом фиксировались полные движения тела (кинестика) — не только рук, но и туловища, ног и головы. Запись движений велась с помощью нескольких систем, установленных в помещении, поэтому испытуемым не нужно было надевать датчики — дети могли свободно играть и двигаться.
После сбора данных учёные протестировали два подхода:
- Классический — когда специалист заранее выбирает, какие движения анализировать (например, скорость или амплитуду).
- Современный — когда нейросеть сама изучает все движения и выявляет закономерности без заранее заданных признаков.
Что получилось?
Модель 3D-CNN ResNet достигла точности 85%, анализируя всего 1–3 минуты движений. Также она показала высокую надёжность: AUC = 0.80, что свидетельствует о хорошем умении отличать РАС от типичного развития.
В отличие от ручного подхода, нейросеть меньше зависела от конкретного задания, а значит — потенциально может применяться в разных ситуациях.
Почему это важно?
Диагностика РАС часто основывается на субъективной оценке поведения. Этот метод предлагает объективную, цифровую альтернативу. Его можно применять:
- в скрининговых программах,
- для оценки прогресса терапии,
- или даже в домашних условиях — если технологии VR станут более доступными.
А есть ли минусы?
Хотя нейросети оказались мощным инструментом, ручной анализ всё ещё показывает лучшие результаты в некоторых конкретных задачах. Кроме того, технология требует качественного оборудования (VR, сенсоры) и времени на обучение моделей.
Вывод
Это исследование показывает, что движения тела могут быть надёжным биомаркером аутизма, а искусственный интеллект — инструментом, способным эти сигналы распознавать. Возможно, уже в ближайшие годы появятся доступные цифровые тесты, которые помогут родителям и специалистам быстрее и точнее распознавать РАС.
И пока мы ждем доступные цифровые тесты, мы можем ознакомиться с полным текстом статьи тут.
