一个孩子可能会挣扎多年，却没有人能确定问题的根源。
这就是注意力缺陷多动障碍(ADHD)难以早期发现的原因之一。尽管这种疾病影响了数百万儿童，但早期支持可以带来巨大改变。在杜克医疗(Duke Health)的一项新研究中，研究人员发现，人工智能可以筛选常规电子健康记录，估计一个孩子在典型诊断前数年发展为ADHD的风险。
这项发表在《自然·心理健康》(Nature Mental Health)期刊上的研究指出，关键线索可能已经存在于常规医疗护理过程中创建的普通医疗记录中。
"我们的电子健康记录中拥有极其丰富的信息资源，"该研究的主要作者、杜克大学医学院生物统计学与生物信息学系数据科学家埃利奥特·希尔(Elliot Hill)说，"我们的想法是看看隐藏在这些数据中的模式是否能帮助我们预测哪些儿童后来可能会被诊断为ADHD，远早于通常的诊断时间。"
研究人员表示，他们的方法可以帮助初级保健提供者识别可能需要更密切随访的儿童，也可以促使他们更早地转诊进行正式的ADHD评估。
在诊断前寻找模式
为了构建这一工具，杜克团队在一个专门的AI模型上训练了电子健康记录。更广泛的研究涉及使用来自超过72万名患者的记录预训练一个电子健康记录基础模型。然后，研究团队针对一个超过14万名儿童的儿科队列，微调该模型以预测从出生到9岁期间ADHD诊断的可能性和时间。
这些记录包括患有和不患ADHD的儿童。
该模型学会了发现那些通常在诊断做出前几年就出现的发育、行为和临床事件的组合。它不是依赖于一个明显的迹象，而是搜索从出生到幼儿期儿童建立的医疗历史中的模式。
到5岁时，该模型在四年时间范围内的受试者工作特征曲线下面积达到了0.92。此外，研究人员还报告称，该系统在不同患者群体中表现一致，包括性别、种族、民族和保险状况。
这一点很重要，因为研究表明，人口统计学和临床差异可能会延迟ADHD的检测。
不是诊断工具，也不是医生的替代品
研究人员谨慎地说明了该工具能做什么和不能做什么。
它并不诊断ADHD。
相反，它估计哪些儿童可能面临更高的未来风险。这些儿童可能受益于儿科初级保健提供者的早期关注，或转诊给专科医生进行评估。换句话说，它的目的是帮助指导有限的时间和资源，而不是取代临床判断。
"这不是AI医生，"杜克大学生物统计学与生物信息学系的马修·恩格尔哈德(Matthew Engelhard)博士说，他是该研究的高级作者，"这是一个帮助临床医生集中时间和资源的工具，这样需要帮助的孩子就不会被遗漏或等待多年才能得到答案。"
这一区别贯穿整个研究。该模型使用在常规医疗保健访问期间已经收集的数据，这使得这一想法在实践角度上具有吸引力。报告中没有描述新的测试、新的扫描、抽血或特殊设备。价值在于从卫生系统已经拥有的信息中找到可用的信号。
特征重要性分析为这一画面增添了另一层。根据研究，ADHD与发育、行为和精神疾病密切相关。这并不意味着这些疾病本身就会导致诊断，但它确实表明该模型抓住了在ADHD被正式识别之前记录中出现的反复出现的预警信号。
为什么更早的警示可能很重要
更早识别的理由很简单。研究人员表示，更早的筛查可以打开更早诊断的大门，进而带来更早的支持。这很重要，因为及时的支持与ADHD儿童更好的学业、社交和健康结果相关。
"当ADHD儿童的需求得不到理解且没有适当的支持时，他们可能会遇到真正的困难，"研究作者、精神病学和行为科学系副教授娜奥米·戴维斯(Naomi Davis)博士说，"将家庭与及时的、基于证据的干预措施联系起来，对于帮助他们实现目标并为未来成功奠定基础至关重要。"
研究中将ADHD描述为一种常见的神经发育状况，可能会损害长期结果。这使得延迟变得代价高昂，尤其是当早期迹象存在但多年没有诊断时。一个帮助更早标记风险的系统可以给医生和家庭更好的机会在这些困难加深之前做出反应。
该研究还表明，常规电子记录可能比许多人想象的更具预测价值。例如，一次针对一个问题的医生访问仍然会留下以后重要的细节。随着时间的推移，这些细节可能会形成太微妙而无法让一个人在数千名患者中持续追踪的模式。然而，对于训练有素的模型来说，它们并不太微妙。
希尔和恩格尔哈德还研究了AI模型如何预测青少年精神疾病的潜在风险和原因。因此，这项ADHD工作位于更广泛的精神健康预测研究线上。
研究的实际意义
直接含义并不是儿科诊所应该将诊断交给软件。研究没有这么说。事实上，研究人员强调，在这类工具进入临床使用之前，还需要进行进一步的研究。
尽管如此，这些发现表明人工智能在儿童医疗保健中可能有一个新的可行角色。从常规记录构建的模型可以作为早期预警系统，帮助初级保健提供者决定哪些儿童需要更仔细的监测或更早的专科评估。
这对于ADHD迹象逐渐积累或在短暂的预约中容易被忽视的情况可能特别有用。此外，它还可以帮助临床医生利用他们已经收集的信息更快地采取行动，而不是等到问题变得更加严重或更加明显。
研究结果在线发表在《自然·心理健康》期刊上。
原始故事"AI scan of medical records can spot ADHD risk in children years earlier"发表在《The Brighter Side of News》。
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