Исследователи представили инструмент на базе искусственного интеллекта, способный прогнозировать вероятность развития синдрома дефицита внимания и гиперактивности у детей задолго до постановки официального диагноза. Работа опубликована в научном журнале и основана на анализе больших массивов медицинских данных.
В ходе исследования специалисты изучили записи педиатрического наблюдения, охватывающие период от рождения до раннего возраста. В этих данных были выявлены повторяющиеся закономерности, которые впоследствии коррелировали с диагностированным СДВГ. При этом алгоритм учитывал не отдельные симптомы, а их сочетания на разных этапах развития.
Модель обучили на информации более чем о 720 тысячах пациентов, после чего протестировали на выборке свыше 140 тысяч детей. Система анализировала данные до девятилетнего возраста и оценивала риск появления диагноза в будущем. К пяти годам точность прогноза достигла уровня 0,92, что свидетельствует о высокой способности алгоритма различать группы риска.
Разработчики подчеркивают, что технология не предназначена для постановки диагноза. Она рассматривается как инструмент предварительного скрининга, который может помочь врачам своевременно обратить внимание на детей, нуждающихся в дополнительном наблюдении.
Среди факторов, чаще всего влияющих на прогноз, оказались особенности поведения, задержки развития, нарушения сна и повторные обращения по поводу внимания. Также выявлена связь с рядом психических состояний, однако она не рассматривается как причинно-следственная.
Авторы отмечают, что раннее выявление рисков дает возможность начать поддержку на этапе формирования базовых навыков, включая обучение родителей и адаптацию образовательной среды. При этом для внедрения системы в клиническую практику необходимы дополнительные проверки, а также учет вопросов конфиденциальности и равного доступа к медицинской помощи.