ИИ-модель от ученых РЭУ Плеханова распознает аутизм по снимкам мозга

В России нашли способ объективной диагностики расстройств аутистического спектра: нейросеть анализирует активность мозга по данным фМРТ. Исследователи из РЭУ имени Плеханова применили архитектуру гиперграфовых нейронных сетей, чтобы выявлять скрытые паттерны взаимодействия между отделами мозга, которые не фиксируются стандартными клиническими тестами и существующими методами машинного обучения.

Игла·3 июля 2026·прочт.: 299

Команда НИИ прикладного искусственного интеллекта внедрила архитектуру UniGNN для обработки медицинских изображений. В отличие от традиционных подходов, эта модель способна моделировать многоэлементные связи внутри нейронных сетей. Согласно результатам испытаний на выборках из разных научных центров, точность определения заболевания превысила 80%. Этот показатель превосходит возможности классических алгоритмов SVM и стандартных графовых сетей, достигая уровня передовых мировых разработок.

Разработка решает проблему отсутствия объективных биомаркеров, которая десятилетиями осложняет раннее выявление РАС. Метод опирается не на субъективную оценку поведения пациента, а на физиологические данные функциональной МРТ. По словам ведущего научного сотрудника Елены Пицик, такой подход позволяет увидеть специфические нарушения в организации работы мозга, которые прежде оставались за пределами видимости диагностических инструментов.