Размер шрифта
Новости Спорт
Выйти
ЧМ-2026Проблемы с бензином в РоссииВзрыв в Монако
 (обновлено  )
Наука

Ученые совершили прорыв в диагностике аутизма при помощи ИИ и анализа сложных сетей мозга

В РЭУ Плеханова создали ИИ, который эффективно диагностирует аутизм по фМРТ

Ученые НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ им. Г.В. Плеханова разработали инновационный метод диагностики расстройств аутистического спектра (РАС) при помощи передовых методов искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) мозга. Об этом «Газете.Ru» рассказали в Минобрнауки России.

Аутизм — одна из ключевых медико-социальных проблем современности. В России, по различным оценкам, с РАС живет около миллиона человек, при этом реальная распространенность может в десятки раз превышать официальную статистику.

Сложность диагностики, позднее выявление и отсутствие объективных биомаркеров остаются серьезными вызовами для системы здравоохранения во всем мире. Разработка точных, неинвазивных и масштабируемых методов диагностики РАС — приоритетная задача современной медицинской науки.

Ученые предложили новый способ диагностики РАС при помощи ИИ и снимков фМРТ. Они впервые применили гиперграфовые нейронные сети (UniGNN) — архитектуру искусственного интеллекта, способную моделировать сложные, многоэлементные взаимодействия между разными отделами мозга.

«Разработанная модель UniGIN продемонстрировала впечатляющие результаты с точностью диагностики заболевания более 80% на данных, собранных из разных научных центров. Это существенно превосходит как традиционные методы машинного обучения (SVM), так и стандартные графовые сверточные сети (GCN), и соответствует лучшим мировым показателям в данной области», — объяснила ведущий научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ им. Плеханова Елена Пицик.

Разработанный метод открывает перспективы для ранней, объективной и неинвазивной диагностики аутизма на основе данных фМРТ и искусственного интеллекта. В отличие от субъективных клинических шкал, данный подход позволяет выявлять специфические паттерны организации мозговых сетей, которые могут служить надежными биомаркерами расстройства.

Ранее российские ученые разработали технологию для более точного выявления мошенничества.

 
Стоит ли переходить на электрокар, гибрид или газ? Что выгоднее в 2026 году и поможет ли это избежать очередей
На сайте используются cookies. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия
Ok
1 Подписывайтесь на Газету.Ru в MAX Все ключевые события — в нашем канале. Подписывайтесь!