-
16:16
-
15:39
-
14:53
-
14:02
-
13:00
-
11:11
-
10:28
-
09:45
-
09:07
Следите за нами в Facebook
Искусственный интеллект обнаруживает аутизм по движениям рук с точностью 89%
Крупный научный прорыв может изменить подход к диагностике аутизма. Согласно недавнему исследованию, проведенному учеными из Йоркского университета в Великобритании, искусственный интеллект теперь способен обнаруживать признаки аутизма по простым движениям рук с точностью до 89%.
Это открытие основано на новой идее: самые повседневные жесты, такие как захват предмета большим и указательным пальцами, могут дать тонкие подсказки о том, как работает мозг. Исследование включало анализ двигательного поведения 59 молодых людей, оснащенных датчиками, прикрепленными к пальцам, во время захвата ими прямоугольных предметов. Используя методы отслеживания движения и алгоритмы машинного обучения, исследователи смогли извлечь более 12 характеристик, связанных с управлением движениями, включая скорость, траекторию руки и момент, когда захват достигает максимального раскрытия.
Собранные данные затем были переданы в пять моделей машинного обучения. Даже модель с худшими показателями достигла точности более 84%, что подтверждает выдающийся потенциал этого подхода.
Отличительной чертой этого метода является его простота и доступность. В отличие от дорогостоящего сканирования мозга или сложных диагностических интервью, эта технология основана на естественной задаче, которую каждый человек выполняет каждый день. Объединив всего два датчика и мощные алгоритмы, в будущем он сможет предложить более быстрый и доступный способ ранней диагностики аутизма.
Однако некоторые проблемы остаются. Исследование было сосредоточено на участниках со средним уровнем IQ, а эффективность этого метода у детей — ключевой группы для раннего скрининга — еще предстоит оценить. Исследователи также хотят изучить способность этого подхода различать разные профили аутизма и подтвердить его применение в практических условиях, таких как школы или клиники.
Этот прогресс открывает путь к революции в области диагностики нарушений нейроразвития за счет объединения технологических достижений и детального понимания поведения человека.