В России разработана программа для диагностики дислексии
Ученые НИУ ВШЭ создали инструмент, который оценивает наличие и степень дислексии у школьников, учитывая их пол, возраст, класс школы и данные видеоокулографии. В 2024 году планируется внедрение программы в клиническую практику. Исследования проводились специалистами в области машинного обучения и нейролингвистами в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Разработка предназначена для психологов, логопедов и врачей и позволяет использовать модель машинного обучения для диагностики нарушений чтения у детей на основе данных о движениях глаз.
Приложение называется «Дислектор» и будет доступно на разных платформах: настольных компьютерах с операционными системами Windows и MacOS и мобильных устройствах на основе Android и iOS. Движения глаз участника при чтении предложений с экрана ноутбука или мобильного устройства записываются с помощью видеоокулографа (айтрекера). Пользователь вводит информацию о поле, классе, возрасте, а также время и координаты фиксации взгляда, после чего программа предоставляет информацию о риске дислексии или ее наличии.
Эта разработка позволяет за очень короткий срок и без помощи профильного специалиста выявить нарушения чтения у детей и определить наличие дислексии. После ввода всех требуемых данных пользователь нажимает на кнопку «Оценить степень дислексии», и программа показывает результат предсказания модели: норма, риск дислексии или дислексия.
Ольга Драгой
«Методы машинного обучения, которые мы используем в этом проекте, строятся на основе больших и уникальных корпусов данных. Разработка позволяет выявить у детей риск развития дислексии по движениям глаз и взвесить глазодвигательные параметры, которые могут затруднять чтение. Особенность инструмента в том, что выявление нарушений чтения или наличия дислексии происходит за короткий срок, в отличие от традиционного нейропсихологического или логопедического обследования, которое требует значительно больше времени и присутствия специалиста», — подчеркивает Ольга Драгой, директор Центра языка и мозга, руководитель проекта «Диагностические и ассистивные речевые технологии на основе искусственного интеллекта» в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создан в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».
Вам также может быть интересно:
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
«Наука интернациональна и направлена на благо всего человечества»
28–30 октября в Высшей школе экономики прошла осенняя школа “Advances in Decision Analysis”, организованная Международным центром анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Среди ее докладчиков — крупные российские и зарубежные исследователи, в том числе сотрудник центра, нобелевский лауреат по экономике Эрик Маскин. Профессор Фуад Алескеров, руководитель центра, а также департамента математики факультета экономических наук НИУ ВШЭ, рассказал об особенностях школы.
Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили новые цифровые инструменты для оценки когнитивных функций
В Центре языка и мозга НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург, входящем в Институт психологии здоровья, прошел объединенный научный семинар стратегического проекта «Устойчивый мозг». Исследователи представили цифровые инструменты для оценки и коррекции речевых и когнитивных расстройств, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта.
«Наша система позволяет предотвращать сбои в работе центров обработки данных»
Студент первого курса магистерской программы «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте» Константин Балцат с командой единомышленников разработали систему прогнозирования отказов жестких дисков на основе машинного обучения. С этим проектом они второй год подряд входят в число лучших на хакатоне «Цифровой прорыв». «Вышка.Главное» побеседовала с Константином о разработках инноваций и учебе в университете.
НИУ ВШЭ и ПСБ провели хакатон по ИИ для студентов ведущих вузов страны
В конце сентября онлайн-кампус НИУ ВШЭ и ПСБ организовали хакатон для студентов, которые увлекаются анализом данных, визуализацией и машинным обучением, а также студентов креативных индустрий. На хакатон зарегистрировалось 620 человек, приняло участие 428 человек из разных регионов РФ. За первое место боролись студенты лучших российских университетов, а также учащиеся из других государств. Победителями турнира стала команда из Вышки.
«В третий раз соберем на площадке ВШЭ лучших ученых и исследователей ИИ в России»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.
Школа по ML в биоинформатике: «отличная возможность для нетворкинга и изучения нового материала»
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел ежегодную летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике, слушателями которой стали более 300 человек из разных университетов, институтов и организаций. Всего на событие зарегистрировались более 800 человек. Трехдневная программа включала в себя лекции и семинары.
Ученые Вышки предложили диагностировать тревогу и депрессию по пульсу
Группа ученых из НИУ ВШЭ научилась диагностировать тревогу и депрессию по пульсу. Оказалось, что при умственной нагрузке сердечный ритм у людей со склонностью к ментальным расстройствам отличается от ритма здоровых людей, особенно при выполнении задач повышенной сложности. Изменения можно отследить даже с помощью пульсоксиметра или умных часов. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Psychiatry.
Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal.