Especialistas de la Universidad Federal Báltica Immanuel Kant (BFU), en colaboración con la Universidad Politécnica del Noroeste de China, han desarrollado una red neuronal para diagnosticar el autismo. La inteligencia artificial determina la enfermedad con un 95% de probabilidad. Así lo informó el servicio de prensa de la universidad rusa.
El nuevo desarrollo está orientado al análisis de electroencefalogramas (EEG). Para el entrenamiento de la red neuronal se utilizaron datos de 298 niños en el grupo de edad de 2 a 16 años. La mayoría de ellos padecía diferentes formas de autismo.
El algoritmo que hemos desarrollado está dirigido precisamente a la búsqueda de rasgos distintivos en el grupo de niños con autismo, considerando las redes funcionales de los niños sanos comunes para ambos grupos. Por lo tanto, permitió encontrar signos que otros algoritmos de aprendizaje automático pasan por alto. En el futuro, el enfoque propuesto basado en el aprendizaje automático ayudará a detectar enfermedades del espectro autista en etapas más tempranas de lo que es posible actualmente.
Para detectar signos de autismo en la actividad eléctrica del cerebro, se aplicó un autocodificador variacional de contraste especial. Para un análisis más preciso de los datos del electroencefalograma, se perfeccionó con la ayuda de métodos matemáticos de la teoría de grafos.
El nuevo desarrollo pudo detectar el autismo con un 95% de probabilidad. Mientras que sistemas similares basados en IA lo hacían anteriormente con un 80% de precisión.
El autocodificador desarrollado registró incluso patrones no evidentes, presentes en un conjunto de datos y ausentes en otros bancos de imágenes o resultados de mediciones.
Los científicos lograron identificar una propiedad importante para el diagnóstico del autismo. Se trata del debilitamiento de algunas conexiones funcionales en el lóbulo frontal del cerebro.
Anteriormente, www1.ru informó que NtechLab comenzó a crear una red neuronal para el diagnóstico de Alzheimer y demencia.
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