Дијагнозата на АДХД (пореметување на вниманието и хиперактивност) е клучна за навремена поддршка на лицата на кои им е потребна, но тековните дијагностички методи се долготрајни и често нееднакви. Ново истражување укажува дека АДХД може да се дијагностицира со помош на вештачка интелигенција.
Истражувачи од Јужна Кореја обучиле модели на машинско учење да ги поврзат карактеристиките на фотографии од очното дно со професионална дијагноза на АДХД. Од четирите модели тестирани во истражувањето, најуспешниот постигнал точност од 96,9% во предвидувањето на АДХД – само преку анализа на фотографии.
Наодите покажале дека густината на крвните садови, нивниот облик и ширина, како и одредени промени на очниот диск, се клучни индикатори за присуство на пореметувањето. Веќе неколку години постои претпоставка дека промените поврзани со мозочната поврзаност кај АДХД можат да се „прочитаат“ и преку окото. Ако се утврди што точно треба да се бара, тоа би можело да значи побрз и понадежен начин за дијагноза.
Фотографиите на очното дно како неинвазивен биомаркер
„Нашата анализа на фотографии од очното дно покажа потенцијал како неинвазивен биомаркер за скрининг на АДХД, како и за стратификација на дефицитите во извршните функции во доменот на визуелното внимание“, велат истражувачите од Медицинскиот факултет на Универзитетот Јонсе.
Методот бил тестиран на 323 деца и адолесценти со дијагностициран АДХД и уште 323 лица без дијагноза, споредени по возраст и пол. Моделот не само што бил успешен во предвидување на АДХД, туку и во препознавање на одредени симптоми, како што се потешкотии со визуелна селективна концентрација.
Предности во однос на другите методи
Иако не е апсолутно најточен метод, овој пристап е брз, лесен за примена и скалабилен, што го прави исклучително практичен.
„Претходните модели со висока точност често се потпираа на различни варијабли“, велат истражувачите. „Нашиот пристап ја поедноставува анализата со фокусирање само на фотографии од очното дно.“
Следниот чекор е тестирање на поголеми групи и различни возрасни категории – бидејќи симптомите кај возрасни често изгледаат поинаку. Засега, средната возраст на учесниците била 9,5 години, а луѓето со нарушувања од аутистичниот спектар биле исклучени – нешто што истражувачите планираат да го надградат, бидејќи ИИ системот не бил прецизен во разликување на аутизам од АДХД.
АДХД во бројки и значење на рана дијагноза
Се проценува дека секој дваесетти човек има АДХД, што вклучува проблеми со внимание, импулсивност и хиперактивност. Брза и точна дијагноза би можела значително да ја подобри нивната академска, семејна и социјална функција.
„Раното откривање и навремена интервенција може значително да го подобрат животот на лицата со АДХД“, заклучуваат истражувачите.
