ИИ может прогнозировать СДВГ у детей за годы до постановки диагноза

Фото из открытых источников

Согласно новым исследованиям, компьютерный инструмент может предсказать, каким детям в будущем будет поставлен диагноз СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности), за годы до того, как это станет понятно. Такое раннее предупреждение может помочь детям получить помощь, пока еще формируются школьные отношения, дружба и уверенность в себе. Результаты нового исследования были опубликованы в журнале Nature Mental Health.

В обычных педиатрических записях, начиная с рождения и до раннего детства, во время ежедневных визитов можно было обнаружить признаки, которые часто проявлялись еще до того, как СДВГ был официально подтвержден.

Проследив эти признаки, Эллиот Д. Хилл из Медицинской школы Университета Дьюка (Duke Med) связал ранние закономерности с последующими диагнозами. Эти закономерности не зависели от какого-либо одного предупреждающего сигнала, поскольку программное обеспечение распознавало повторяющиеся комбинации на разных этапах развития, поведения и ухода.

Поэтому данное открытие полезно в качестве скринингового признака, а не как доказательство того, что у ребенка есть это заболевание. Врачи называют это состояние СДВГ (сокращение от синдрома дефицита внимания и гиперактивности), когда невнимательность, гиперактивность или импульсивное поведение нарушают повседневную жизнь.

Согласно результатам общенационального исследования, в период с 2021 по 2022 год диагноз СДВГ был поставлен 10,47% американских детей в возрасте от 4 до 17 лет. У многих детей проблемы проявляются на ранних стадиях, но семьи могут начать обследование только тогда, когда проблемы в школе накапливаются.

Ранняя диагностика позволяет начать обучение родителей, оказать поддержку в классе и разработать планы преодоления трудностей, пока дети еще формируют базовые навыки. Обычный уход оставлял после себя длинный след в электронных медицинских картах — цифровых файлах, отслеживающих оказание медицинской помощи с течением времени.

В этих записях неоднократно упоминались развитие, поведение, сон, лекарства и направления к специалистам, что позволяло составить более полное представление о потребностях каждого ребенка.

«В электронных медицинских картах хранится невероятно ценный источник информации», — сказала Хилл.

Эта детализация важна, потому что плановое обследование может выявить проблемы до того, как кому-либо поставят диагноз СДВГ, а защита конфиденциальности медицинской документации по-прежнему необходима.

Для создания инструмента искусственного интеллекта исследователи сначала обучили его на данных более чем 720 000 пациентов. Затем они адаптировали систему для более чем 140 000 детей, в записях которых отслеживалась информация об уходе с рождения до девяти лет.

Двухэтапное обучение позволило модели изучить типичные медицинские последовательности, прежде чем оценивать риск развития СДВГ у каждого ребенка в будущем. Поскольку данные получены в ходе предыдущего лечения, инструмент необходимо протестировать в новых условиях, прежде чем его можно будет использовать для ухода за пациентами.

К пяти годам модель достигла показателя точности прогнозирования диагнозов на срок до четырех лет вперед, равного 0,92. По шкале, где 1,0 означает правильное разделение всех последующих случаев, 0,92 указывает на сильный сигнал сортировки. Тем не менее, высокий балл не означает, что у ребенка СДВГ, поскольку для постановки диагноза требуется клиническое заключение.

Для педиатра полезным результатом является сокращение списка детей, нуждающихся в более тщательном наблюдении до того, как проблемы усугубятся. Для обеспечения справедливости использования инструментов требуется дополнительное тестирование.

В данных Университета Дьюка модель демонстрировала схожие результаты независимо от пола, расы, этнической принадлежности и наличия страхового полиса. Сбалансированная эффективность имеет значение, поскольку инструменты скрининга могут нанести вред, если они чаще пропускают одну группу, чем другую.

Тем не менее, одна система здравоохранения не может обеспечить справедливость для каждого сообщества, страховой сети или рабочего процесса клиники. Дальнейшие исследования должны показать, помогают ли аналогичные системы оповещения детям, не усугубляя существующие пробелы, особенно в тех случаях, когда специалистов мало, а запись на прием занимает месяцы.

Когда команда проверила, какие события, зафиксированные в ходе исследования, больше всего влияли на прогнозы, выявились проблемы, связанные с развитием и поведением. Эти записи могут отражать задержку речи, проблемы с обучением, эмоциональные симптомы или повторные обращения по поводу внимания и поведения.

Модель также выявила связь с психическими расстройствами, то есть особенности психического здоровья иногда сопровождали последующую диагностику СДВГ. Подобные улики могут помочь в дальнейшем расследовании, но они не доказывают, что какое-либо одно событие само по себе вызвало данное состояние. Инструмент прогнозирования работает наиболее эффективно, когда он дает занятым врачам вескую причину для более тщательного изучения проблемы.

«Это не врач, созданный с помощью искусственного интеллекта», — заявил соавтор исследования Мэтью Энгельхард из Университета Дьюка.

Врачи по-прежнему должны проводить беседы с членами семьи, получать заключения учителей, изучать историю развития ребенка и принимать взвешенное решение, прежде чем ставить диагноз СДВГ или направлять пациента к специалисту.

Без участия человека оценка риска может превратиться в ярлык, а не в стимул к улучшению качества медицинской помощи. Своевременное обращение за помощью дает семьям больше времени для освоения стратегий, прежде чем повторяющиеся разочарования начнут негативно влиять на школьную жизнь ребенка.

Американская академия педиатрии поддерживает учет мнения семьи, школы и врачей при планировании ухода за ребенком. Эффективная поддержка может изменить повседневную жизнь, сделав ожидания более ясными и помогая взрослым последовательно реагировать дома и в школе.

Реальная перспектива заключается в практической помощи, если оповещения приведут к заботе, а не к беспокойству или выжидательной тактике. Ведение рутинной документации, тщательное моделирование поведения и клиническое наблюдение могут превратить разрозненные ранние проблемы в своевременное лечение для детей, которым в противном случае пришлось бы ждать.

На данный момент этот инструмент указывает на необходимость более эффективной проверки, в то время как конфиденциальность, справедливость и тестирование в реальных условиях остаются важнейшими гарантиями.