ИИ в диагностике РАС: точность без эксперта — уже сейчас

Возможности ИИ в диагностике РАС: как технологии могут ускорить и объективизировать оценку у детей — по данным обзора в «Реабилитологии».

В журнале «Реабилитология» опубликован обзор, в котором резюмируются данные исследований по применению ИИ в диагностике и реабилитации при расстройствах аутистического спектра. Алгоритмы машинного обучения способны классифицировать РАС на основе поведенческих, речевых и визуальных признаков, включая мимику, движение глаз, речевые паттерны и тексты. В отдельных случаях точность таких систем достигала 98% при анализе изображений и 88,5% — при оценке движений глаз. Нейросети могут сокращать количество пунктов в диагностических инструментах, например, ADOS, с 28 до 7–12, сохраняя чувствительность на уровне 96–100% и специфичность — 87–99%.

Сильнее всего в этом материале — то, что ИИ уже работает в реальных условиях с высокой точностью, не уступая экспертам. Смущает, что всё ещё нет единых стандартов проверки таких систем, а непрозрачность алгоритмов мешает понять, почему тот или иной диагноз поставлен. Это создаёт риски, особенно если ИИ будет использоваться как основной инструмент без контроля.