Proveržis nustatant ADHD: dirbtinis intelektas padės pastebėti požymius dar anksčiau
Naujas tyrimas rodo, kad dirbtinis intelektas, analizuodamas įprastus elektroninius sveikatos įrašus, gali padėti pastebėti vaikus, kuriems vėliau gali būti diagnozuotas ADHD. Tokia atranka potencialiai leistų šeimoms ir gydytojams imtis veiksmų gerokai anksčiau nei įprastai.
ADHD yra vienas dažniausių vaikų ir paauglių neuropsichikos sutrikimų, siejamas su dėmesio koncentracijos sunkumais, hiperaktyvumu ir impulsyvumu. Praktikoje dalis vaikų diagnozės laukia ilgai, o tai reiškia prarastą laiką ankstyvai pagalbai mokykloje ir namuose.
Kaip veikia prognozavimo modelis?
Tyrėjai iš Duke Health analizavo daugiau nei 140 000 vaikų sveikatos įrašų ir mokė DI modelį atpažinti pasikartojančius signalus nuo gimimo iki ankstyvos vaikystės. Modelis ieškojo ne vieno požymio, o jų derinių, kurie medicininiuose duomenyse gali kauptis dar iki aiškios klinikinės ADHD išraiškos.
Rezultatai parodė, kad modelis gana tiksliai įvertino riziką vaikams nuo penkerių metų. Tyrime taip pat teigiama, kad prognozės išliko nuoseklios skirtingose grupėse pagal lytį, rasę, etninę kilmę ir draudimo statusą, o tai svarbu vertinant galimą šališkumą.
„Turime nepaprastai turtingą informacijos šaltinį elektroniniuose sveikatos įrašuose“, – sakė tyrimo autorius Eliott Hill.
„Norėjome patikrinti, ar duomenyse paslėpti dėsningumai gali parodyti, kurie vaikai vėliau bus diagnozuoti, dar gerokai iki to momento, kai diagnozė paprastai nustatoma“, – teigė jis.
Ar DI gali pakeisti gydytoją?
Tyrimo autoriai pabrėžia, kad toks įrankis nėra skirtas diagnozuoti ar pakeisti specialistų vertinimą. Idėja yra atranka, kuri padėtų klinikoms ir šeimos gydytojams greičiau nukreipti vaikus išsamesniam įvertinimui, kai rizika yra didesnė.
„Tai nėra DI gydytojas“, – sakė vyresnysis tyrimo autorius Matthew Engelhard.
„Tai įrankis, padedantis klinikams sutelkti laiką ir išteklius, kad vaikai, kuriems reikia pagalbos, neliktų nuošalyje ir nelauktų atsakymų metų metus“, – pridūrė jis.
Ką tai reikštų šeimoms ir mokykloms?
Ankstyvesnis rizikos atpažinimas gali reikšti greitesnę prieigą prie įrodymais grįstų priemonių: tėvų konsultacijų, elgesio intervencijų, mokymosi aplinkos pritaikymo ir, kai reikia, specialisto stebėsenos. Tyrėjai pažymi, kad laiku suteikta pagalba siejama su geresniais akademiniais ir socialiniais rezultatais.
Praktinis iššūkis yra atsakingas tokio įrankio įdiegimas: reikėtų aiškių taisyklių, kaip pateikiamas rizikos įvertinimas, kaip jis aptariamas su tėvais ir kokie tolesni žingsniai siūlomi. Ne mažiau svarbūs duomenų privatumo ir saugumo klausimai, nes elektroniniai sveikatos įrašai yra itin jautrūs.
Specialistai taip pat atkreipia dėmesį į diagnostikos nelygybę, ypač tarp mergaičių, kurioms dažniau pasireiškia mažiau pastebimi nedėmesingumo simptomai. Tokie modeliai, jei jie kuriami ir tikrinami atsakingai, galėtų padėti sumažinti praleistų atvejų skaičių, tačiau galutinį sprendimą vis tiek turi priimti gydytojas.
