一项国际新研究表明，人工智能可以帮助医生更快速地识别有ADHD风险的儿童，ADHD是儿童最常见的神经发育障碍之一。研究指出，利用医疗记录中已有的信息，可以在常规诊断前数年检测到早期迹象。
研究结果由杜克医疗中心和杜克大学医学院的研究团队发表在《自然·心理健康》科学期刊上。
数百万儿童长期未被诊断
注意力缺陷多动障碍（ADHD）影响全球数百万儿童，但许多患者在出现学业、社交或情绪问题后才被诊断。
专家表示，症状可能从生命早期就存在，但并不总能及时被识别。
AI模型如何工作
在这项研究中，研究人员分析了超过14万名儿童的电子医疗记录，包括已被诊断为ADHD的儿童和没有这种障碍的儿童。
人工智能模型被训练来检查从出生到幼儿期的医疗历史，并识别后来与ADHD出现相关的模式。
分析的数据包括：
- 发育阶段
- 门诊报告的行为
- 临床病史
- 生命早期观察到的信号
有希望的结果
该系统能够准确估计5岁及以上儿童未来患ADHD的风险。
研究人员表示，无论以下因素如何，模型的表现都保持一致：
- 性别
- 种族
- 民族
- 医疗保险状况
这一点很重要，因为许多数字工具在不同社会类别之间可能会不平等地发挥作用。
不提供诊断，但可以加速干预
研究作者强调，AI系统不提供ADHD诊断，也不取代专科医生。
它的作用是标记可能受益于以下方面的儿童：
- 更仔细的儿科评估
- 额外监测
- 更快转诊给专科医生
- 早期干预
专家表示，及时开始治疗与在学校取得更好成绩、更健康的社交关系以及长期更好的心理发展相关。
缺乏支持可能导致严重后果
研究人员警告说，当ADHD未被诊断时，儿童可能会发展出教育困难、社会融合问题、自尊心下降或其他相关障碍。
因此，快速获得评估和科学验证的干预被认为是至关重要的。
【全文结束】
