Uno studio pubblicato su Nature Mental Health ha analizzato cartelle cliniche elettroniche di più di 140.000 bambini per verificare se modelli nascosti nei dati potessero prevedere diagnosi successive di disturbo da deficit di attenzione/iperattività (ADHD). I ricercatori hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale a esaminare la storia medica dalla nascita fino alla prima infanzia; il modello ha individuato combinazioni di eventi di sviluppo, comportamentali e clinici che spesso comparivano anni prima della diagnosi.
Lo strumento è risultato molto accurato nel stimare il rischio futuro di ADHD nei bambini di età pari o superiore a 5 anni e ha mantenuto prestazioni coerenti attraverso caratteristiche dei pazienti come sesso, razza, etnia e stato assicurativo. Gli autori sottolineano che l'AI non pone la diagnosi: segnala piuttosto bambini che potrebbero beneficiare di un monitoraggio più ravvicinato da parte del pediatra di base o di un rinvio anticipato a uno specialista per la valutazione.
L'autore principale, Elliot Hill, data scientist del dipartimento di biostatistica e bioinformatica della Duke University School of Medicine, ha spiegato che lo studio ha testato pattern nascosti nelle cartelle elettroniche. Il coautore senior Matthew Engelhard ha definito lo strumento uno strumento per aiutare i clinici a concentrare tempo e risorse, mentre la coautrice Naomi Davis ha sottolineato l'importanza di mettere in contatto le famiglie con interventi tempestivi basati sull'evidenza. Gli autori chiedono ulteriori studi prima dell'uso routinario; la ricerca è stata finanziata dal National Institute of Mental Health e dal National Center for Advancing Translational Sciences.
Parole difficili
- cartella clinica elettronica — registro digitale con informazioni mediche dei pazienticartelle cliniche elettroniche
- intelligenza artificiale — sistemi informatici che analizzano dati e imparano
- addestrare — insegnare a un modello a riconoscere schemiaddestrato
- prevedere — stimare o anticipare un evento futuro possibile
- monitoraggio — osservazione continua per valutare lo stato di qualcosa
- intervento tempestivo — azione rapida per aiutare prima che peggioriinterventi tempestivi
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Domande di discussione
- Quali benefici e quali rischi vedi nell'usare strumenti di AI per individuare bambini a rischio di ADHD?
- Come dovrebbero reagire i pediatri e le famiglie quando uno strumento segnala un possibile rischio?
- Quali ulteriori studi pensi siano importanti prima di usare questi strumenti in modo routinario?
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