Ricercatori pubblicati su Nature Mental Health hanno usato cartelle cliniche elettroniche di oltre 140.000 bambini per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Il modello ha esaminato la storia medica dalla nascita alla prima infanzia e ha imparato a riconoscere combinazioni di eventi di sviluppo, comportamentali e clinici che spesso precedono la diagnosi di ADHD.
Lo strumento si è mostrato molto accurato nel prevedere il rischio futuro di ADHD in bambini di età pari o superiore a 5 anni, con prestazioni coerenti per sesso, razza, etnia e stato assicurativo. Gli autori precisano che l'AI non sostituisce la diagnosi: segnala bambini che potrebbero beneficiare di maggiore attenzione del pediatra o di un rinvio anticipato a uno specialista per la valutazione.
Gli autori dicono che l'identificazione precoce potrebbe portare a diagnosi e interventi anticipati, migliorando gli esiti scolastici, sociali e di salute. Chiedono comunque ulteriori studi prima dell'uso routinario di questi strumenti.
Parole difficili
- cartella clinica elettronica — Documento digitale con la storia medica del pazientecartelle cliniche elettroniche
- addestrare — Insegnare a un modello come analizzare dati
- intelligenza artificiale — Sistema informatico che impara e prende decisioni
- prevedere — Stimare o valutare qualcosa che può succedere
- diagnosi — Valutazione medica che identifica una malattia
- identificazione precoce — Scoprire un problema nelle fasi iniziali
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Domande di discussione
- Pensi che l'identificazione precoce dell'ADHD possa migliorare i risultati scolastici? Perché oppure perché no?
- Quali vantaggi e quali rischi vedi nell'usare l'intelligenza artificiale per segnalare bambini a rischio?
- Sei d'accordo che l'AI non debba sostituire la diagnosi medica? Spiega brevemente la tua opinione.
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