JAMA Network Open: основанная на совместном внимании система ИИ помогает выявить аутизм

Система глубокого обучения на основе совместного внимания обеспечивает хорошую прогностическую эффективность для дифференциации расстройства аутистического спектра (ASD) от типичного развития (TD), говорится в исследовании, опубликованном в JAMA Network Open.

Чаньюнг Ко, доктор медицинских наук, из Медицинского колледжа Университета Йонсей в Сеуле, Южная Корея, и его коллеги обучили модели глубокого обучения отличать ASD от TD и различать тяжесть симптомов ASD.

Задачи на совместное внимание выполнялись для детей с ASD и без ASD, а видеоданные были получены из нескольких учреждений. Девяносто пять из 110 детей завершили исследование. В аналитическую популяцию вошли 45 детей с ASD и 50 детей с TD.

Исследователи отметили хорошую прогностическую эффективность модели глубокого обучения ASD против TD для инициации совместного внимания, сообщает Medical Xpress.

"Мы считаем, что наше исследование открывает возможности для сбора больших массивов данных о поведенческих биомаркерах с помощью стандартизированной системы сбора видеоданных, которая поддается компьютерному зрению и глубокому обучению и применима к широкому спектру нейропсихиатрических заболеваний", - пишут авторы.

0 комментариев