ИИ помогает выявлять СДВГ у взрослых по медицинским записям
ИИ помогает выявлять СДВГ у взрослых по медицинским записям Шведские исследователи разработали инструмент на базе ИИ, который способен выявлять признаки синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) у взрослых, анализируя их медицинские записи. Модель обучена на данных почти 8 тысяч пациентов, включая людей с подтверждённым СДВГ и пациентов с другими психическими расстройствами. Система ищет неочевидные закономерности в медицинской истории человека, например, осложнения при рождении или диагнозы, связанные с употреблением психоактивных веществ, которые могут указывать на попытки справиться с недиагностированным СДВГ. В тестовой группе из 800 человек (по 400 с СДВГ и без) модель верно идентифицировала 80% случаев СДВГ и в 77% случаев корректно исключала его у людей без расстройства. Однако у модели есть ограничения: ей сложно отличить СДВГ от депрессии и тревожных расстройств из-за схожести симптомов. Это означает, что перед применением в клинической практике инструмент требует дальнейшей доработки. Ссылки из исходного поста: developed Материалы по ссылкам: 1. Early detection of adults ADHD using electronic health records: A machine learning study | European Psychiatry | Cambridge Core Перевод и summary: В статье рассматривается применение машинного обучения для раннего выявления синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) у взрослых на основе электронных медицинских записей (ЭМЗ). Исследование основано на ретроспективных данных Региональной информационной платформы здравоохранения в регионе Халланд (Швеция). Машинное обучение позволяет выявлять закономерности в ЭМЗ, которые могут быть неочевидны при стандартном клиническом осмотре. Цель — поддержка ранней стратификации риска и приоритизации для оценки пациентов с потенциальными симптомами СДВГ. Источник материала: ссылка Источник: оригинальный пост