Ученые обучили свою нейросеть на данных более 860 тысяч несовершеннолетних пациентов, из которых выборка для финального тестирования составила около 140 тысяч детей, чьи медицинские истории отслеживались от рождения до девятилетнего возраста. Ключевая задача алгоритма — находить повторяющиеся комбинации факторов на разных этапах развития ребенка: от жалоб на нарушения сна и задержек речи до обращений к узким специалистам.
По данным, опубликованным в журнале Nature Mental Health, уже к пяти годам модель демонстрирует показатель прогностической точности 0,92 (где 1,0 означает идеальное разделение всех случаев), что позволяет ей предсказывать будущий диагноз на срок до четырех лет вперед по шкале раннего предупреждения. Как подчеркивают авторы, это не приговор, а именно скрининговый инструмент, ведь окончательное слово в постановке диагноза все равно остается за клиническим психологом или психиатром после полноценного обследования, бесед с семьей и анализа школьных отчетов.
Согласно исследованию, наиболее значимыми «красными флагами» для искусственного интеллекта становятся записи о проблемах с речью и обучением, эмоциональные симптомы, а также повторяющиеся обращения родителей по поводу невнимательности и гиперактивности дошколят в условиях повседневной жизни.
Соавтор работы Мэтью Энгельхард специально отметил: «Этот ИИ не заменяет живого врача», уточнив, что технология лишь помогает профессионалам обратить внимание на группу риска. Педиатры, использующие такую систему, могли бы сократить список детей, требующих более пристального наблюдения, задолго до того, как многочисленные неудачи в школе и социальной среде начнут разрушать самооценку ребенка, его дружбу и отношения с одноклассниками. Интересно, что алгоритм продемонстрировал одинаково высокую эффективность независимо от пола, расы и социально-экономического статуса пациентов, что критически важно для создания честных инструментов массового скрининга.
Ранее сообщалось, что российская нейросеть видит рак поджелудочной там, где врач может ошибиться.