AIで幼児期の記録からADHDリスクを早期推定 ^{CEFR B1}

この研究はNature Mental Healthに掲載され、研究者らは電子健康記録を解析してAIがADHDリスクを早期に推定できると報告しました。解析には140,000人以上の子どもの記録が含まれていました。研究チームは出生から幼児期の医療履歴を点検するようAIモデルを訓練しました。

モデルは発達上、行動上、臨床上の出来事が組み合わさって現れるパターンを学び、ADHDの診断より何年も前に高い精度でリスクを推定しました。5歳以上の子どもに対する成績は、性別や人種、民族、保険の有無にわたって一貫していました。

筆頭著者のElliot Hillは、電子記録のパターンが後のADHD診断を予測できるかを検証したと述べました。責任著者のMatthew Engelhardは、臨床医が時間と資源を集中させ、支援を必要とする子どもが長く待たないようにする助けになると説明しました。臨床使用前に追加研究が必要だと研究者らは強調しています。