I ricercatori hanno scoperto che il sistema di intelligenza artificiale poteva individuare con precisione i primi segnali di ADHD, consentendo ai bambini di ricevere supporto molto prima.
L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a individuare i bambini a rischio di disturbo da deficit di attenzione/iperattività (ADHD) anni prima di una diagnosi formale, secondo una nuova ricerca.
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ADHD è uno dei disturbi mentali più comuni: si stima che interessi circa l’8 per cento di bambini e adolescenti, con sintomi come difficoltà di concentrazione, irrequietezza e impulsività. Molti però non ricevono una diagnosi per anni e perdono così la possibilità di un sostegno precoce, anche quando i segnali di allarme sono già presenti.
In un nuovo studio di Duke Health, i ricercatori hanno scoperto che gli strumenti di IA possono analizzare le cartelle cliniche elettroniche di routine per stimare la probabilità che un bambino sviluppi l’ADHD molto prima del momento in cui di solito arriva la diagnosi.
I risultati, pubblicati su Nature Mental Health (fonte in inglese), indicano che schemi nascosti nei normali dati medici potrebbero aiutare i medici a individuare i bambini che potrebbero beneficiare di una valutazione e di un monitoraggio più precoci.
«Abbiamo una fonte di informazioni incredibilmente ricca nelle cartelle cliniche elettroniche», ha dichiarato Elliot Hill, autore principale dello studio e data scientist del Department of Biostatistics & Bioinformatics della Duke University School of Medicine.
«L’idea era capire se gli schemi nascosti in quei dati potessero aiutarci a prevedere quali bambini avrebbero potuto ricevere in seguito una diagnosi di ADHD, molto prima che ciò avvenga di norma».
Come il modello di IA prevede il rischio di ADHD e quanto è preciso?
I ricercatori hanno analizzato le cartelle cliniche di oltre 140.000 bambini, con e senza ADHD, addestrando un modello di IA a rilevare schemi a partire dalla nascita fino alla prima infanzia.
Il sistema ha imparato a riconoscere combinazioni di tappe dello sviluppo, comportamenti ed eventi clinici che spesso compaiono anni prima di una diagnosi di ADHD.
Si è dimostrato molto preciso nel stimare il rischio tra i bambini dai cinque anni in su, con risultati coerenti rispetto a vari fattori come sesso, razza, etnia e copertura assicurativa sanitaria.
Gli esperti sottolineano che un’identificazione più precoce può portare a una diagnosi e a un supporto anticipati, associati a migliori esiti scolastici, sociali e di salute per i bambini con ADHD.
«I bambini con ADHD possono incontrare grandi difficoltà quando i loro bisogni non vengono compresi e non esistono adeguati supporti», ha spiegato Naomi Davis, docente associata nel Department of Psychiatry and Behavioral Sciences e coautrice dello studio. «Mettere in contatto le famiglie con interventi tempestivi e basati sulle evidenze è essenziale per aiutarle a raggiungere i propri obiettivi e gettare le basi per il successo futuro».
Questo strumento può sostituire i medici?
I ricercatori precisano che lo strumento non è pensato per sostituire i medici né per fornire una diagnosi completa: «Non è un medico basato sull’IA», ha affermato Matthew Engelhard, del Department of Biostatistics & Bioinformatics di Duke e autore senior dello studio.
E ha aggiunto: «È uno strumento che aiuta i clinici a concentrare tempo e risorse, in modo che i bambini che hanno bisogno di aiuto non vengano trascurati e non debbano aspettare anni per ottenere risposte».
Il team ha aggiunto che simili approcci basati sull’IA sono allo studio anche per comprendere meglio rischi e cause dei disturbi mentali negli adolescenti.
Secondo il Servizio sanitario nazionale britannico (NHS), tra i sintomi più comuni dell’ADHD in un bambino o in un giovane ci sono la facilità a distrarsi, la difficoltà ad ascoltare, la tendenza a dimenticare le attività quotidiane e livelli elevati di energia, per esempio muoversi continuamente sulla sedia o tamburellare con mani e piedi.
Si ritiene inoltre che il disturbo sia sottodiagnosticato nelle bambine rispetto ai maschi, in parte perché le ragazze tendono più spesso a manifestare sintomi di disattenzione, che possono essere più difficili da riconoscere.