AI инструмент може да прогнозира дефицит на вниманието при деца години преди диагнозата

СДВ е едно от най-разпространените психични разстройства, засягащо около 8% от децата и тийнейджърите, като се характеризира с трудности при концентрацията, неспокойствие и импулсивност. Много случаи обаче остават недиагностицирани с години, въпреки наличието на ранни предупредителни признаци.

Учени от Duke Health установяват, че AI инструменти могат да анализират рутинни електронни здравни досиета и да оценяват вероятността едно дете да развие СДВ значително преди обичайната диагноза. Резултатите, публикувани в списание Nature Mental Health, показват, че скрити модели в ежедневните медицински данни могат да насочат лекарите към деца, които биха се възползвали от по-ранна оценка и проследяване.

„Разполагаме с изключително богат източник на информация в електронните здравни досиета“, обяснява Елиът Хил, водещ автор на изследването и специалист по данни в катедрата по биостатистика и биоинформатика към Медицинския факултет на университета „Дюк“. „Целта беше да се провери дали скритите в тези данни модели могат да помогнат да предвидим кои деца вероятно ще получат диагноза СДВ много преди това обикновено да се случи.“

Изследователите са анализирали здравни досиета на над 140 000 деца – както с СДВ, така и без – и са обучили AI модел да разпознава модели от раждането до ранното детство. Системата се е научила да идентифицира комбинации от развойни, поведенчески и клинични фактори, които често се проявяват години преди диагнозата. Моделът показва висока точност при оценката на риска при деца на възраст над пет години, като резултатите са последователни независимо от пол, раса, етническа принадлежност и здравно осигуряване.

Ранното идентифициране може да доведе до по-ранна диагноза и подкрепа, което е свързано с по-добри образователни, социални и здравни резултати.

„Децата с СДВ често срещат сериозни трудности, когато нуждите им не са разбрани и не получават адекватна подкрепа“, посочва Наоми Дейвис, доцент в катедрата по психиатрия и поведенчески науки и съавтор на изследването. „Навременното насочване на семействата към ефективни интервенции е от ключово значение за постигането на техните цели и изграждането на основа за бъдещ успех.“

Разработчиците подчертават, че технологията не е предназначена да замени медицинските специалисти или да поставя окончателна диагноза. „Това не е AI лекар“, казва Матю Енгелхард от катедрата по биостатистика и биоинформатика към университета „Дюк“ и старши автор на изследването. „Инструментът има за цел да помогне на клиницистите да насочват по-ефективно времето и ресурсите си, така че децата, които се нуждаят от помощ, да не остават без внимание или да чакат години за отговор.“

Екипът споделя, че подобни AI подходи се изследват и за по-добро разбиране на рисковете и причините за психични разстройства при подрастващите.

Според британската Национална здравна служба често срещаните симптоми на СДВ при деца включват лесно разсейване, затруднения при слушане, забравяне на ежедневни задачи и високи нива на енергия, като постоянно движение или почукване с ръце и крака. Разстройството се счита и за по-слабо разпознавано при момичета в сравнение с момчета, тъй като при тях по-често се проявяват симптоми на невнимание, които са по-трудни за установяване.