Исследование факторов предрасположенности к психоневрологическим заболеваниям у детей в раннем детском возрасте
Автор(ы):  Баранова В.А. Новикова Н.А.
Целью нашего исследования было изучение (на основе информации, собранной в картах детей, посещающих Центр психолого-медико-социального сопровождения «Северо-Восток» г. Москвы [1>) возможностей более эффективной диагностики физического и психического состояния здоровья детей и выявление наиболее значимых факторов, влияющих на динамику этих состояний, с помощью искусственных нейронных сетей.

В докладе рассмотрены результаты обработки данных, которые представлены в виде факторов, относящихся к детям и их родителям, которые в той или иной степени могут влиять на психоневрологическое состояние детей. На данном этапе исследования мы прогнозировали предрасположенность к психоневрологическим заболеваниям с помощью нейронных сетей и методов многомерного статистического анализа. Нами была исследована возможность прогнозирования психоневрологических заболеваний с помощью линейных сетей, сетей на радиальных базисных функциях, сетей Кохонена, многослойных персептронов, а также дискриминантного анализа. Проводился анализ чувствительности прогноза к различным факторам с использованием статистических критериев согласия [2> и генетического алгоритма. Многослойные персептроны обеспечили наиболее приемлемый уровень качества распознавания патологий (75%). Исследование показало, что нейронные сети обеспечивают лучший прогноз, чем линейные сети, что оправдывает их применение. Проведенный анализ чувствительности по ряду исследований показал, что в числе наиболее значимых факторов, которые в наибольшей степени влияют на прогноз, оказались: (1) отклонения при беременности (нефропатия), (2) образование матери, (3) норма (здоровья при беременности), (4) занятость, (5) пол ребенка, (6) группа здоровья родителей, (7) соматические заболевания, перенесенные ребенком, (8) неврология родителей, (9) психоневрологические заболевания, перенесенные ребенком, (10) возраст ребенка. Наименее значимыми факторами оказались отношения в семье, психика родителей и анемия при беременности.

При раздельном прогнозировании заболеваний (олигофрении, шизофрении, задержки психического развития, раннего детского аутизма) был выбран оптимальный инструмент для классификации – сети на радиальных базисных функциях (80% корректных прогнозов). В результате проведенного анализа чувствительности можно выделить наиболее значимые факторы для прогноза рассмотренных типов заболеваний: (1) возраст ребенка, (2) образование, (3) вид деятельности родителей, (4) неврология родителей, (5) занятость, (6) патология родов, (7) пол, (8) состав семьи, (9) срочные роды, а также соматику родителей, гипотонию и нефропатию.

Таким образом, с помощью методов нейросетевой классификации удалось обеспечить достаточно надежный прогноз возникновения психоневрологических заболеваний по данным развития детей в раннем возрасте (75-80% правильных прогнозов). Это позволяет применять указанные методы для выявления необходимости проведения профилактической терапии и коррекции.

Литература:
1.О.Е. Буланова. Проблемы реабилитации социализации ребенка с ограниченными возможностями. // Сб-к Образование, здоровье и социальная защита детей и подростков с отклонениями в развитии». - М., 2000.
2.Л.С. Куравский, С.Н. Баранов, С.Б.Малых. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных. – М., 2003. – 100 с.