Севастополь
+23°
Boom metrics
Наука30 июня 2024 6:00

Севастопольские ученые создали нейросеть для диагностики СДВГ

Доцент кафедры «Электронная техника» института радиоэлектроники и интеллектуальных технических систем СевГУ Денис Начаров и психофизиолог, руководитель центра «Нейротренинги» Маргарита Начарова рассказали о применении нейросетей в диагностике.
Денис и Маргарита Начаровы

Денис и Маргарита Начаровы

Фото: Андрей Голодюк. Перейти в Фотобанк КП

- Денис, вы создали нейросеть, которая способна диагностировать у человека СДВГ - синдром дефицита внимания и гиперактивности. Как пришла такая идея, с чего все началось?

- Идея пришла в рамках изучения некоторых основ искусственного интеллекта. Нынешний искусственный интеллект строится на основе анализа больших объемов данных. Например, электроэнцефалограмма, то есть источник данных для диагностики СДВГ, как раз является источником больших данных. Обычно такие записи выполняются многоканальным способом, в 19 каналов. При этом высокая частота дискретизации, то есть каждую секунду накапливается сотни отчетов. Все эти данные можно обобщить средствами искусственного интеллекта.

- Почему вы остановились на СДВГ?

- Это расстройство в последние годы все чаще проявляться, в основном у детей, но иногда и у взрослых.

- Маргарита, вы изучаете этот синдром. Как понять, что он есть у ребенка?

- По статистике от 5 до 20% детей дошкольного и младшего школьного возраста имеют черты гиперактивности. Им сложно усидеть на месте, сложно сосредоточиться, контролировать эмоции, часто проявляется импульсивность. И это не «плохое воспитание» или «не уследили родители». Это физиологические особенности. Я как психофизиолог, изучаю, как это проявляется в электроэнцефалограмме. И тут уже все становится не так просто, потому что очень много исследований, очень много данных. Человеческий интеллект начинает путаться, поэтому мы решили подключить искусственный.

Детям с СДВГ сложнее сосредоточиться на учебе. Фото: архив "КП"

Детям с СДВГ сложнее сосредоточиться на учебе. Фото: архив "КП"

Основной признак СДВГ – невнимательность. Ребенок не может удержать свое внимание на чем-то, быстро переключается, отвлекается. Кто-то хлопнул дверью -ребенок сразу отвлекся от заданий. Конечно, это все это все может проявляться и у обычных людей, но для того, чтобы диагностировать СДВГ, нужно пройти специальные тесты. Мы не хотим забрать работу врачей, но стремимся помочь расширить понимание, что лежит в основе синдрома.

У детей, даже если проявления одинаковые, может быть разная энцефалограмма, разные причины нарушений. Человек может быть невнимательным, потому что он перевозбужден, гиперактивен, а может быть невнимательным, потому что он заторможен, засыпает.

Мало выявить синдром дефицита внимания и гиперактивности, важно понимать, как дальше с ним работать, как его корректировать. Как раз этим мы и занимаемся, в том числе методами психофизиологической коррекции. Мы проводим тренинги с биологической обратной связью.

Мы только начинаем этот путь, но уже первые результаты получены.

- Бывает ли СДВГ у взрослых?

- Считается, что большинство детей преодолевают СДВГ и с возрастом им легче адаптироваться. Но есть и взрослые, которым ставят диагноз СДВГ. Во взрослом возрасте симптомы меньше проявляются. Взрослые более спокойные, но у них сохраняется неустойчивость внимания, сложности с длительной мотивацией, когда нужно что-то делать долго и постоянно. Такие люди чаще меняют работу, чаще бросают начатые дела.

Есть данные что СДВГ сочетается с другими нарушениями. Такие взрослые могут иметь и тревожные расстройства, и аддикции. Очень важно на раннем этапе определить СДВГ и ребенку помогать. Наши исследования могут помочь не только спланировать план коррекции, но и посмотреть, хорошо ли получилось, отследить динамику изменений мозга.

- Денис, как вы строили свою работу?

- Некоторым мотиватором в развитии проекта стало участие в программе «Умник». Этот проект был поддержан грантом. В течение двух лет я занимался этой тематикой. Искусственный интеллект сейчас на слуху, и мне хотелось использовать его.

При разработке я использовал открытые библиотеки, систему Google Colab, которая позволяет на начальном уровне совершенно бесплатно создавать простые нейросетевые структуры, тренировать их, загружать данные.

У меня получилось построить несколько моделей, которые позволяют на основе данных либо электроэнцефалограммы определить вероятность СДВГ.

- Насколько эффективно нейросеть ставит диагноз?

- Поскольку моделей несколько, у них получилась разная точность. Самая большая точность -свыше 90%.

- Что еще умеет данная нейросеть, какие планы?

- Я использовал открытые наборы данных, которые были записаны не нами. Испытуемому ребенку демонстрировались простые арифметические задачи, в привлекательной форме. Например, посчитать, сколько пингвинов на фотографии. Ребенок должен был решать задачу, в этот момент происходила запись электроэнцефалограммы.

Наша дальнейшая задача - упростить сам процесс записи и свести применимость нашего инструмента к ситуациям, которые в обычной практике неврологов встречаются чаще. Например, записывается фоновая электроэнцефалограмма с открытыми и закрытыми глазами, то есть, более стандартные ситуации.

Такая база поможет получать большую точность результатов от нашей модели.

- А может ли такая нейросеть помогать диагностировать другие нарушения?

- Именно эта нейросеть нет. Нужно создавать новые.

Основная идея современных нейросетей в том, что через них прогоняются большие объемы данных. Нейросеть пытается выявить какие-то характерные паттерны, особенности этих данных. Причем эти данные должны быть размечены. То есть мы должны показать: «Вот запись здорового человека, а вот запись человека с диагнозом», нужны образцы. Только в этом случае удается получать действительно хороший результат.

Пока достаточно сложно, если вообще возможно, сделать универсальный интеллект.

- Планируете ли вы учить студентов создавать нейросети?

- Да, мы это делаем. В СевГУ сейчас действует модель выборных дисциплин. Студент совершенно любого направления, будь то технарь, инженер, либо будущий гуманитарий, может выбрать дисциплину, на которой мы изучаем основы искусственного интеллекта и, в частности, проектирование подобных систем.

Чтобы проектировать такие системы, требуется доступ к быстрым компьютерам. Обучение нейросети заключается в зубрежке. Нейросеть как будто зазубривает некоторые результаты, но при этом пытается выявить закономерности. Она это делает путем многократного повторения, через нее прогоняют большой объем данных. Чтобы это обучение происходило быстро, нужна мощная техника.

Сам процесс обучения нейросети длительный. Можно потратить целый день, потом обнаружить , что допущена какая-то ошибка, и все придется начинать сначала. На обучение нашей нейросети я потратил несколько месяцев.

- Насколько это перспективное направление?

- Говорят, что за нейросетями будущее. Есть понятие слабый искусственный интеллект и сильный искусственный интеллект. Сильный ИИ - это тот, который действительно, как будто имитирует мозг человека и может решать самые разные задачи, выявлять новизну.

Слабый ИИ как раз применяется для решения очень конкретных задач, например, генерация картинок. Или как в нашем случае ответ на вопрос «Есть ли признаки СДВГ в электроэнцефалограмме?».

Искусственный интеллект пока не сравнится с человеческим. Фото: архив "КП"

Искусственный интеллект пока не сравнится с человеческим. Фото: архив "КП"

Раньше была у нас промышленная революция, механизация труда, потом появление и распространение компьютеров. Очень сильно менялись профессии людей, менялась структура экономики.

Мы сейчас тоже слышим и на уровне государства, что тот, кто будет обладать инструментарием искусственного интеллекта, получает большое экономическое преимущество. Поэтому, конечно, студентов надо обучать, притом не просто использованию готовых инструментов, но и проектированию собственных.

- Сейчас нейросети и рисуют, и музыку пишут, и код создают, и с диагностикой помогают. Маргарита, как вы думаете, смогут ли они в будущем заменить специалистов- людей?

- Есть много разных мнений. Футуристы думают, что может и такое случиться, но я так не считаю. Искусственный интеллект хорошо решает какие-то конкретные задачи, но универсальностью мозга человека он пока не обладает. Он все-таки построен не так, как мозг человека. У ИИ нет нейропластичности. Наш человеческий мозг изменяется, адаптируется. Мы конечно, тоже несовершенны. Но я думаю, это разделение останется.

Искусственный интеллект будет хорошо решать какие-то задачи, которые требуют многократных повторений, точности, механистичности. Возможно, какое-то творчество он тоже сможет генерировать. А человек будет более медленным, но универсальным «механизмом».

Есть мнение, что мы сможем как-то улучшить человека с помощью искусственного интеллекта, чипов. Но как физиолог, я тоже не скажу, что это перспектива ближайшего будущего. Нам бы просто оптимально функционировать. Если мы улучшим себя как-то сильно, мы не знаем, что произойдет, может быть, наш мозг перегрузится. Сверхспособности –это интересно, захватывающе, но все не так просто.