Plimut Universiteti tərəfindən

Stefani Baum tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriKredit: CC0 Public Domain

Alimlər autizm üçün modellə hesablanmış ehtimal balı da daxil olmaqla, dəqiq nəticələr və aydın, izah edilə bilən anlayışlar təqdim etməklə klinisyenlərə dəstək ola biləcək dərin öyrənmə modelini hazırlayıb sınaqdan keçiriblər.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=7587637799&adk=1434173251&adf=4198688998&pi=t.ma~as.7587637799&w=750&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1758269941&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Fmedicalxpress.com%2Fnews%2F2025-09-ai-accurate-insights-autism.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQwLjAuNzMzOS4xMjgiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siQ2hyb21pdW0iLCIxNDAuMC43MzM5LjEyOCJdLFsiTm90PUE_QnJhbmQiLCIyNC4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjE0MC4wLjczMzkuMTI4Il1dLDBd&abgtt=11&dt=1758269940976&bpp=1&bdt=2082&idt=620&shv=r20250918&mjsv=m202509150101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3De77740426f8da9bc%3AT%3D1735295852%3ART%3D1753858448%3AS%3DALNI_MbHbvhLj3WydQ3lYshQhNgDg8E9nQ&gpic=UID%3D00000f80ad9e2337%3AT%3D1735295852%3ART%3D1753858448%3AS%3DALNI_MYM9zSDwUrvOLsQ-H1E20L0IjGeMw&eo_id_str=ID%3Df152d1a4517561f1%3AT%3D1751526315%3ART%3D1753858448%3AS%3DAA-AfjYXsAMYxawkCSjU_EMOR4gg&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=5645233994417&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1100&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31094370%2C31094584%2C95366795%2C95370627%2C95370776%2C95371810%2C95371815%2C31094740%2C95371230&oid=2&pvsid=2405140423867584&tmod=496997941&uas=3&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=626

eClinicalMedicine- də dərc edilən bir araşdırmada təsvir edilən model, istirahət vəziyyəti fMRI məlumatlarını təhlil etmək üçün istifadə edilmişdir – qan-oksigenləşmə dəyişiklikləri vasitəsilə beyin fəaliyyətini dolayısı ilə əks etdirən qeyri-invaziv üsul .

Bununla, model Autizm Spektr Bozukluğu (ASD) və neyrotipik təsnifat üçün 98%-ə qədər çarpaz təsdiqlənmiş dəqiqliyə nail oldu və qərarlarına ən təsirli olan beyin bölgələrinin aydın, izah edilə bilən xəritələrini hazırladı .

ASD diaqnozları son iki onillikdə əhəmiyyətli dərəcədə artmışdır, bu qismən daha çox məlumatlılığı, genişləndirilmiş skrininqi və diaqnostik meyarlara və klinik praktikaya dəyişiklikləri əks etdirir. Erkən identifikasiya və sübuta əsaslanan dəstəyə çıxış, təsirlər fərqli olsa da, inkişaf və uyğunlaşma nəticələrini yaxşılaşdıra və həyat keyfiyyətini artıra bilər.

Bununla belə, mövcud diaqnoz ilk növbədə şəxsi və davranış qiymətləndirmələrinə əsaslandığı üçün və təsdiqlənmiş diaqnozun gözlənilməsi bir neçə aydan bir neçə ilə qədər uzana bilər – qiymətləndirmə yollarının təkmilləşdirilməsinə təcili ehtiyac var.

Tədqiqatçılar ümid edirlər ki, gələcək təsdiqlə onların modeli autizmli insanlara və qərarları məlumatlandırmaq üçün dəqiq, izah edilə bilən fikirlər təqdim etməklə onları qiymətləndirən və dəstəkləyən klinisyenlərə fayda verə bilər.

Tədqiqat doktor Əmir Əlinin rəhbərlik etdiyi BSc (Hons) Kompüter Elmləri tələbəsi Suryansh Vidya və Plimut Universitetinin Mühəndislik, Hesablama və Riyaziyyat Məktəbinin tədqiqatçılarının sonuncu kurs bakalavr layihəsinin nəticəsi idi. Onlar öz növbəsində Universitetin Psixologiya Məktəbinin tədqiqatçıları və Yarımada Tibb Məktəbinin bir hissəsi olan Kornuoll İntellektual Əlillik Əqli Tədqiqat (CIDER) qrupunun tədqiqatçıları tərəfindən dəstəkləndi.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=7099578867&adk=1328126233&adf=1100001614&pi=t.ma~as.7099578867&w=750&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1758269941&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Fmedicalxpress.com%2Fnews%2F2025-09-ai-accurate-insights-autism.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQwLjAuNzMzOS4xMjgiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siQ2hyb21pdW0iLCIxNDAuMC43MzM5LjEyOCJdLFsiTm90PUE_QnJhbmQiLCIyNC4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjE0MC4wLjczMzkuMTI4Il1dLDBd&abgtt=11&dt=1758269940977&bpp=1&bdt=2083&idt=638&shv=r20250918&mjsv=m202509150101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3De77740426f8da9bc%3AT%3D1735295852%3ART%3D1753858448%3AS%3DALNI_MbHbvhLj3WydQ3lYshQhNgDg8E9nQ&gpic=UID%3D00000f80ad9e2337%3AT%3D1735295852%3ART%3D1753858448%3AS%3DALNI_MYM9zSDwUrvOLsQ-H1E20L0IjGeMw&eo_id_str=ID%3Df152d1a4517561f1%3AT%3D1751526315%3ART%3D1753858448%3AS%3DAA-AfjYXsAMYxawkCSjU_EMOR4gg&prev_fmts=0x0%2C750x280&nras=1&correlator=5645233994417&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2262&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31094370%2C31094584%2C95366795%2C95370627%2C95370776%2C95371810%2C95371815%2C31094740%2C95371230&oid=2&pvsid=2405140423867584&tmod=496997941&uas=3&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=3&uci=a!3&btvi=2&fsb=1&dtd=643

Universitetdə süni intellekt və robototexnika üzrə mühazirəçi, tədqiqatçı akademik və tədqiqatçı Dr. Aly dedi: “Böyük Britaniyada 700.000-dən çox autizmli insan var və bir çoxları qiymətləndirə bilərlər.

“Bizim işimiz süni intellektin necə kömək edə biləcəyini göstərir: klinisyenleri əvəz etmək deyil, onları dəqiq və aydın, izah edə bilən anlayışlar, o əlavə model üzrə təxmin edilən ehtimal balı ilə etmək, dizaynların prioritetləşdirilməsinə və alındıqdan sonra istifadə edilən uyğunlaşdırılmasına kömək etməkdir.”

17 saytdan 7-64 yaş arası 884 idarənin daxil olduğu Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) kohortundan istifadə, komanda mexanizm işlənmiş rs-fMRI məlumatlarını təhlil etdi və izahat üsullarının yan-yana üsullarını apardı. Qradient əsaslı üsullar ən performans göstərdi və nəticədə yaxşı planlar modelinin proqnozlarına beyin sahələrinin ən çox təsir edən yöndə qabaqcadan emal yanaşmalarında geniş şəkildə idi.

Tədqiqat artıq fəlsəfə doktoru tərəfindən aparılır. tədqiqatçı Kush Gupta, bütün dünyada autizmin qiymətləndirilməsində klinisyenlərə dəstək ola biləcək möhkəm və ümumiləşdirilə bilən süni intellektə əsaslanan modeli inkişaf etdirmək məqsədi ilə müxtəlif növ multimodal məlumat və maşın öyrənmə modellərini özündə birləşdirən cari tədqiqatın həmmüəllifidir. Bu, Dr. Aly-nin daha geniş tədqiqat proqramını, o cümlədən autizmli insanlara dəstək olmaq üçün robotlardan istifadəni və səhiyyə sektoru məlumatlarını təhlil etmək üçün süni intellekt üsullarını inkişaf etdirməyi tamamlayır.

Universitetin Neyropsixiatriya professoru və CIDER qrupunun direktoru, professor Rohit Şankar MBE hazırkı tədqiqatın baş müəllifidir. O, əlavə etdi: “Biz süni intellektin autizmin erkən aşkarlanması və diaqnostik dəqiqliyin yüksəldilməsi üçün katalizator rolunu oynama potensialına malik olduğunu göstərdik. Bununla belə, Robert Frostun bəzi sözləri ağlıma gəlir – “meşələr gözəl, qaranlıq və dərindir, lakin yatmadan əvvəl bizim yolumuz var.” Eyni şəkildə, bunlar əlavə yoxlama və araşdırma tələb edən ilkin prototiplərdir.”

Daha çox məlumat: İzah edilə bilən AI istifadə edərək fMRI məlumatlarından autizm diaqnozu üçün kritik beyin bölgələrinin müəyyən edilməsi: ABIDE məlumat dəstinin müşahidə təhlili, eClinicalMedicine (2025). DOI: 10.1016/j.eclinm.2025.103452

Jurnal məlumatı: EClinicalMedicine Plymouth Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir