AIで幼児期の記録からADHDリスクを早期推定 ^{CEFR B2}

研究はNature Mental Healthに掲載され、研究チームは電子健康記録を用いてAIがADHDのリスクを診断の何年も前に推定できると報告しました。解析対象は140,000人以上の子どもの記録で、モデルは出生から幼児期までの医療履歴をレビューするように訓練されました。モデルは発達的な兆候や行動の問題、臨床記録に現れる出来事の組み合わせを認識しました。

このツールは5歳以上の子どもの将来のADHDリスクを高い精度で推定し、その成績は性別、人種、民族、保険の有無などの患者特性にわたって一貫していました。研究者らは、AIは診断を行うものではなく、一次医療担当者に注意を促したり、専門家による早期評価への紹介を促す警告を出すものだと説明しています。

筆頭著者のElliot Hill（デューク大学）と責任著者のMatthew Engelhardは、臨床で時間と資源をより効果的に使う支援になると述べました。Naomi Davisは、根拠に基づくタイムリーな介入が家族を支え、子どもの将来の成功の基盤になると指摘しました。著者らは早期スクリーニングが診断や支援につながる可能性を挙げつつ、日常診療での使用にはさらなる研究が必要だと訴えています。研究はNational Institute of Mental HealthとNational Center for Advancing Translational Sciencesの助成を受けました。