Ученый Бенни Зи из Китайского университета Гонконга представил разработку, которая с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) может определить аутизм и риск его развития у детей в возрасте от 6 лет. Об этом сообщает агентство Reuters.
- В основе разработки — сканирование сетчатки глаз. Для этого используется камера высокого разрешения, а также программное обеспечение (ПО), анализирующее комбинацию факторов. В частности, расположение слоев волокон и кровеносных сосудов в глазу.
- Профессор Зи надеется, что в 2021 году разработка станет коммерческим продуктом.
- Он отметил, что раннее выявление у пациента аутизма может увеличить шансы на успех при лечении.
Ученые, специализирующиеся на аутизме, положительно оценили изобретение Бенни Зи. Они также отметили, что многие родители отказываются верить в то, что их ребенок страдает аутизмом, даже если у него присутствуют очевидные признаки расстройства. Это изобретение поможет убедить их, и, следовательно, ребенок быстрее получит лечение.
На сегодняшний день медики определяют аутизм у ребенка по внешним признакам, обращая внимание на две группы факторов, которые должны проявляться одновременно: нарушения социального взаимодействия и особенности деятельности. В первом случае это может быть нарушение зрительного контакта, речи. В случае со второй группой факторов — ограниченные, повторяющиеся, однообразные привычки, интересы и виды деятельности. Например, ребенок может много раскачиваться или пытаться сохранить вокруг себя определенное количество пространства. Также отсутствие навыков и умений, которые должны сформироваться к определенному возрасту, может говорить об аутизме или другом расстройстве развития.
Результаты тестирования разработки
- В тестировании новой технологии приняли участие 70 детей. Из них 46 страдают аутизмом.
- Средний возраст детей составил 13 лет, а самому младшему ребенку, принявшему участие в эксперименте, было 6.
- Технология смогла определить детей с аутизмом в 95,7% случаев.
Недавние исследования и открытия
- В августе 2020 года ученые из Великобритании сообщили о результатах масштабного исследования, по итогам которого они выяснили, что аутизм у ребенка можно выявлять еще до его рождения. В основу нового метода лег анализ особенностей поведения клеток мозга плода. Согласно данным специалистов, клетки мозга ребенка, страдающего аутизмом, развиваются не так, как у других детей.
- В январе 2021 года была опубликована работа исследователей из Калифорнии, которые изучили, как аутизм связан с аутоантителами, которые присутствуют в крови женщины и являются причиной развития одного из типов аутизма, который встречается примерно в 20% случаев. Специалисты создали программу, которая способна выявлять ответственные за атаку на плод антитела в крови женщин.
Какие еще болезни можно обнаружить с помощью снимков глаза
В 2018 году стало известно, что специалисты компании Google и Verily Life Sciences обучили нейронную сеть выявлять болезни сердца по сетчатке глаза. В ней расположено много кровеносных сосудов, их изучение способствует выявлению проблем с кровообращением во всем организме. Например, избыточный уровень холестерина или повышенное давление. Чтобы обучить сеть, специалисты использовали примерно 300 тыс. изображений пациентов, а также информацию о них, после чего протестировали нейросеть еще на 13 тыс. снимков. По сетчатке глаза алгоритм смог определить возраст пациента с погрешностью в 3,5 года, артериальное давление, а также индекс массы тела. Ученые научили сеть прогнозировать риски развития сердечных заболеваний в течение следующих 5 лет, алгоритм оказался способен определять их с точностью до 70%.
В 2020 году ученые из Флоридского университета в США выяснили, что болезнь Паркинсона можно выявить на ранних стадиях с помощью ИИ по снимкам глазного дна. Специалисты подтвердили, что физиологические изменения в мозгу человека можно наблюдать по его глазам. Ученые использовали снимки, на которых запечатлены глазные донья людей с болезнью Паркинсона и здоровых участников из контрольной группы. Они обучили ИИ выявлять признаки заболевания по этим изображениям. В результате ИИ смог классифицировать признаки этой болезни на основе сосудистой сети сетчатки.