AI инструмент прогнозира риска от развитие на СДВХ при деца

Акценти

Изследователи от Duke Health разработиха инструмент с изкуствен интелект, който оценява риска от синдром на дефицит на вниманието и хиперактивност (СДВХ) години преди поставянето на официална диагноза. Технологията анализира рутинни електронни здравни досиета и открива модели в медицинските данни, които могат да насочат към повишена вероятност за развитие на разстройството.

Синдромът на дефицит на вниманието и хиперактивност засяга милиони деца по света, но значителна част от тях остават без диагноза в продължение на години. Това забавяне често ги лишава от възможността за ранна подкрепа, която може съществено да повлияе на тяхното развитие и дългосрочни резултати, дори когато са налице ранни признаци.

Как работи инструментът

Изследователите анализират електронните здравни досиета на повече от 140 000 деца със и без СДВХ. Събраните данни са използвани за обучението на специално разработен инструмент с изкуствен интелект, който проследява медицинската история на децата от раждането до ранното детство.

Алгоритъмът идентифицира повтарящи се модели, свързани с развитието, поведението и различни клинични събития, които често предхождат диагнозата с години. По този начин инструментът успява да оцени риска още преди появата на ясно изразени симптоми, които обикновено водят до диагностициране на разстройството.

Резултатите показват, че моделът постига висока точност при оценката на бъдещия риск от СДВХ при деца над петгодишна възраст*, като ефективността му остава стабилна, независимо от пола, расата, етническата принадлежност или здравноосигурителния статус на пациентите.

Инструмент за подкрепа, а не за поставяне на диагноза

Изследователите подчертават, че технологията не е предназначена да заменя лекарите или да поставя диагнози самостоятелно. Нейната цел е да подпомага педиатрите и специалистите, като насочва вниманието им към деца, които може да се нуждаят от по-задълбочено наблюдение или ранна оценка.

Според Елиът Хил, водещ автор на изследването и специалист по данни в Катедрата по биостатистика и биоинформатика в Медицинския факултет на Университета „Дюк“, електронните здравни досиета съдържат огромно количество ценна информация, която до момента остава недостатъчно използвана.

Старшият автор на изследването д-р Матю Енгелхард допълва, че технологията не е „лекар с изкуствен интелект“, а инструмент, който може да помогне на клиницистите да използват по-ефективно времето и ресурсите си.

Значението на ранната намеса

Специалистите отдавна подчертават, че ранното откриване на СДВХ е ключово за успешната подкрепа на децата. Навременната диагностика позволява по-бързо започване на терапия, образователна подкрепа и поведенчески интервенции, които могат да подобрят академичните резултати, социалните умения и психичното здраве.

Д-р Наоми Дейвис, доцент в Катедрата по психиатрия и поведенчески науки, отбелязва, че децата със СДВХ често изпитват сериозни затруднения, когато нуждите им не бъдат разпознати навреме. Според нея ранният достъп на семействата до доказано ефективни интервенции е от ключово значение за бъдещото развитие на децата.

Бъдещето на изкуствения интелект в областта на психичното здраве

Екипът на Duke Health продължава да изследва възможностите на изкуствения интелект в областта на психичното здраве при деца и юноши. Учените работят върху модели, които биха могли да предвиждат рискове и фактори, свързани с различни психични разстройства още в ранните етапи на развитието.

Макар че са необходими допълнителни изследвания преди подобни инструменти да бъдат внедрени широко в клиничната практика, резултатите показват, че изкуственият интелект може да се превърне в ценен помощник за ранно откриване и подкрепа на деца с поведенчески и психични проблеми.

*Hill Elliot et al. Early attention deficit hyperactivity disorder prediction from longitudinal electronic health records. Nature Mental Health. 2026.